Вариант 1

Задание

Исходные данные

Требуется:

1) Построить матрицу коэффициентов парной и частной корреляции, а также множественные коэффициенты корреляции и детерминации показателя Y(t) с факторами X₁(t) и X₂(t). Оценить значимость коэффициентов и выполнить их анализ. Выбрать фактор наиболее тесно связанный с показателем Y.

2) Построить линейную однопараметрическую модель регрессии для выбранного фактора X.

3) Оценить качество модели.

4) Для модели регрессии рассчитать коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты и сделать их анализ.

5) Построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии с надежностью P = 0,9. Прогнозные оценки факторов на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня.

Вычисления провести с двумя знаками в дробной части. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах.