Вариант 4 (2007 г.)


Узнать стоимость этой работы
09.03.2010, 11:17

Задача 1.

Имеется информация по 10 предприятиям о зависимости себестоимости Y (ден. ед.) единицы продукции от трудоемкости единицы продукции X (чел.-час.):

№ п/п

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

X

10,3

11,2

12,3

11,8

14,6

15,8

15,2

14,2

13,1

10,8

Y

110

125

130

131

150

172

158

145

140

118

 

1. Оцените коэффициенты линейной регрессии Y = b0 + b1X + e по методу наименьших квадратов.

2. Проверьте статистическую значимость оценок b0, b1, теоретических коэффициентов   b0, b1 при уровне значимости a = 0,05.

3. Рассчитайте 95%-ные доверительные интервалы для теоретических коэффициентов регрессии.

4. Спрогнозируйте себестоимость при трудоемкости X = 15,0 и рассчитайте 95% доверительный интервал для условного математического ожидания M(Y|X = 15,0).

5. Рассчитайте границы интервала, в котором будет сосредоточено не менее 95% возможных значений себестоимости при трудоемкости X = 15,0.

6. Оцените, на сколько изменится себестоимость, если трудоемкость вырастет на 1 чел.-час.

7. Рассчитайте коэффициент детерминации R2.

8. Рассчитайте F-статистику для коэффициента детерминации и оцените его статистическую значимость.

Задача 2.

Предполагается, что объем предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы зависит линейно от цены X1 данного блага и от заработной платы X2 сотрудников фирмы, производящих данное благо:

.

X1

10

15

20

25

40

37

43

35

38

55

50

35

40

45

X2

12

10

9

9

8

8

6

4

4

5

3

1

2

1

Y

20

35

30

45

60

69

75

90

105

110

120

130

130

135

 

1. Оцените по методу наименьших квадратов коэффициенты уравнения регрессии.

2. Проверьте качество построенной модели на основе t-статистики и F-статистики.

Задача 3.

При расчете коэффициентов уравнения регрессии  была допущена ошибка при определении коэффициента  (коэффициент  вычислен правильно). В результате получили . Сумма остатков оказалась равной

.

Определите коэффициент .

Задача 4.

Коэффициент корреляции между переменными X и Y равен 0,9. Каким будет коэффициент детерминации в случае линейной модели регрессии?



Узнать стоимость этой работы