Лабораторная работа (варианты 11-20)
Узнать стоимость этой работы
12.11.2013, 22:35

Вариант 11

По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле-, радио-, газетную и наружную рекламу. Имеются данные за двенадцать месяцев:

Месяц

Объем реализованной продукции, тыс. руб.

Затраты на рекламу, тыс. руб.

телерекламу

радиорекламу

газетную рекламу

наружную рекламу

1

14050

240

42

42

34

2

16310

263

47

44

36

3

15632

241

55

45

35

4

15126

276

47

42

32

5

13972

236

49

47

25

6

15753

272

44

45

39

7

16661

276

57

55

45

8

15584

260

46

47

36

9

15326

280

40

35

34

10

14077

248

38

38

29

11

15528

289

49

45

25

12

15755

258

56

52

26

1.Постройте линейную регрессионную модель объема реализованной продукции, не содержащую коллинеарных факторов. Оцените параметры модели.

2.Какая доля вариации объема реализованной продукции объясняется вариацией факторов, включенных в модель регрессии?

3.Присутствует ли в остатках регрессии автокорреляция первого порядка?

4.Можно ли считать остатки случайными?

5.Приемлема ли точность регрессионной модели?

6. Изменение какого фактора сильнее всего влияет на изменение объема реализованной продукции? Оцените вклад каждого из факторов в вариацию объема реализованной продукции с помощью D-коэффициентов.

7.Спрогнозируйте величину объема реализованной продукции на следующие два месяца.

Вариант 12

Исследуется взаимосвязь курса доллара США с курсами евро, японской иены и английского фунта стерлингов. Имеются данные об официальных курсах валют, установленных Центральным банком Российской Федерации, за двенадцать дней:

День

Доллар США, руб./долл.

Евро, руб./евро

Японская иена, руб./100 иен

Английский фунт стерлингов, руб./фунт

1

28,12

36,13

26,97

52,63

2

28,18

35,97

26,80

52,32

3

28,13

35,97

26,77

52,26

4

28,08

36,00

26,63

52,28

5

28,06

36,13

26,53

52,43

6

28,03

36,28

26,70

52,58

7

28,02

36,34

26,67

52,90

8

28,00

36,47

26,63

52,99

9

27,99

36,54

26,60

52,81

10

27,93

36,50

26,50

52,89

11

27,95

36,52

26,55

52,62

12

27,97

36,54

26,52

52,67

1.Постройте матрицу парных коэффициентов линейной корреляции. Выполните тест Фаррара–Глоубера на мультиколлинеарность.

2.Постройте линейную регрессионную модель курса доллара США, обосновав отбор факторов. Оцените параметры модели.

3.Оцените качество построенной модели.

4.Изменение курсов каких валют существенно влияет на изменение курса доллара США? Изменение какого фактора сильнее всего влияет на изменение курса доллара США? Оцените вклад каждого из факторов в вариацию курса доллара США с помощью D-коэффициентов.

5.Присутствует ли в остатках регрессии автокорреляция первого порядка?

6.Можно ли считать остатки случайными?

7.Спрогнозируйте курс доллара на следующие два дня.

Вариант 13

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника Y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов Х1 (% от стоимости фондов на конец года) и удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%):

предприятия

Y

Х1

Х2

предприятия

Y

Х1

Х2

1

16

3,6

9

11

19

6,3

21

2

16

3,5

12

12

21

6,4

22

3

16

3,9

14

13

21

7,4

24

4

17

4,1

17

14

22

7,5

25

5

17

3,9

18

15

22

7,9

28

6

17

4,5

19

16

23

8,2

30

7

18

5,3

19

17

23

8,0

30

8

18

5,3

19

18

23

8,6

31

9

19

5,6

20

19

24

9,5

33

10

20

6,8

21

20

24

9,0

36

1.Найдите коэффициенты парной, частной и множественной корреляции, проанализируйте их.

2.Постройте линейную модель множественной регрессии. Запишите стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе β-коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжируйте факторы по степени их влияния на результат.

3.Предполагая прогнозные значения переменных равными х1=7 и х2=35, найдите с вероятностью 0,90 доверительный интервал для прогнозного значения выработки продукции на одного работника.

4.Составьте уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значимый фактор.

5.Постройте три однофакторные нелинейные регрессионные модели зависимой переменной с наиболее подходящим фактором: степенную, гиперболическую и показательную. Приведите графики всех моделей.

6. Сравните качество моделей. Выберите лучшую модель.

Вариант 14

По 11 металлообрабатывающим цехам машиностроительного предприятия изучается зависимость фактических затрат на 1 рубль валовой продукции от среднего уровня производительности труда (отношение объема продукции в денежном выражении к затратам труда на ее изготовление) и средней энергоотдачи (отношение объема продукции в денежном выражении к затратам электроэнергии на ее изготовление). Имеются данные за последний квартал:

№ цеха

Затраты на 1 рубль валовой продукции, руб.

Уровень производительности труда, руб./чел.-ч

Энергоотдача, руб./кВт·ч

1

0,38

675

42

2

0,53

375

30

3

0,49

421

18

4

0,35

428

72

5

0,23

721

75

6

0,52

420

32

7

0,44

284

44

8

0,34

522

42

9

0,42

431

40

10

0,48

422

55

11

0,53

223

52

1. Проверьте, связаны ли между собой показатели значимыми парными линейными зависимостями.

2.Постройте все возможные линейные регрессионные модели затрат, оцените параметры моделей и выберите одну из них в качестве лучшей.

3.Можно ли использовать лучшую модель для анализа и прогнозирования затрат?

4.Приемлема ли точность лучшей модели?

5.Рассчитайте затраты на 1 рубль валовой продукции, если прогнозные значения факторов на 25% превышают свои средние значения.

6.Постройте три однофакторные нелинейные регрессионные модели зависимой переменной с наиболее подходящим фактором: степенную, гиперболическую и показательную. Приведите графики всех моделей.

7. Сравните качество моделей. Выберите лучшую модель.Примечание. Там, где это необходимо, примите уровень значимости a равным 0,05.

Вариант 15

Исследуется зависимость цены системного блока компьютера от тактовой частоты процессора, размера оперативной памяти и наличия DVD-накопителя. Имеются данные по 13 компьютерам:

№ компьютера

Цена системного блока, руб.

Тактовая частота процессора, МГц

Оперативная память, Мбайт

DVD-накопитель

1

12500

2000

256

отсутствует

2

13700

2800

256

имеется

3

16250

2700

512

отсутствует

4

13580

2800

256

отсутствует

5

19840

3200

512

имеется

6

16570

2400

512

отсутствует

7

12560

2700

128

отсутствует

8

18260

3200

512

имеется

9

14590

2700

256

отсутствует

10

17250

2400

512

имеется

11

14890

2700

256

отсутствует

12

11560

1800

128

отсутствует

13

15870

2700

512

отсутствует

1.Постройте линейную регрессионную модель цены системного блока компьютера, не содержащую коллинеарных факторов. Оцените параметры модели. Если имеется возможность построить несколько моделей, то выберите одну из них в качестве лучшей.

2.Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов уравнения регрессии.

3.Существенно ли влияет на цену системного блока:

а) тактовая частота процессора;

б) размер оперативной памяти;

в) наличие или отсутствие DVD-накопителя?

Приведите количественные соотношения.

4.Имеют ли остатки регрессии одинаковую дисперсию?

5.Приемлема ли точность регрессионной модели?

6.Рассчитайте стоимость системного блока, если тактовая частота процессора составляет 3000 МГц, оперативная память – 256 Мбайт, а DVD-накопитель:

а) имеется; б) отсутствует.

Вариант 16

Исследуется зависимость цены квартиры от размера ее общей площади, типа дома (кирпичный или панельный) и этажа, на котором расположена квартира (средний или крайний). Имеются данные по 16 квартирам в домах, расположенных в одном и том же районе города:

№ квартиры

Цена квартиры, долл.

Общая площадь, м2

Тип дома

Этаж

1

38500

72

панельный

крайний

2

45000

83

кирпичный

крайний

3

42800

79

кирпичный

крайний

4

34200

65

панельный

крайний

5

46700

85

кирпичный

средний

6

48500

70

кирпичный

крайний

7

52300

104

кирпичный

крайний

8

44600

72

панельный

средний

9

42300

65

кирпичный

крайний

10

48100

69

кирпичный

средний

11

37400

55

кирпичный

крайний

12

35200

54

панельный

крайний

13

49000

72

кирпичный

средний

14

47600

70

кирпичный

средний

15

56000

98

кирпичный

средний

16

38500

69

панельный

крайний

1.Постройте линейную регрессионную модель цены квартиры, не содержащую коллинеарных факторов на уровне значимости a= 0,05. Оцените параметры модели. Если имеется возможность построить несколько моделей, то выберите одну из них в качестве лучшей.

2.Значимо ли уравнение регрессии и его коэффициенты на уровне значимости a=0,01?

3.Какая доля вариации цены квартиры объясняется вариацией факторов, включенных в модель?

4.Приемлема ли точность модели?

5.Выполняется ли условие гомоскедастичности остатков?

6.Что в большей степени влияет на цену квартиры – тип дома или этаж, на котором она расположена? Оцените вклад каждого из факторов в вариацию цены квартиры с помощью D-коэффициентов.

7.Спрогнозируйте среднюю цену квартиры общей площадью 80 м2, расположенной в панельном доме на одном из крайних этажей.

Вариант 17

Исследуется влияние стажа работы, уровня образования и пола менеджера по продажам на размер дохода от реализации товаров, принесенного торговойфирме за последний год. Имеются сведения по 10 менеджерам:

Менеджер

Доход,

млн руб.

Стаж,

лет

Образование

Пол

Иванова

286

7

высшее

женский

Петров

143

6

среднее

мужской

Кузнецов

187

3

высшее

мужской

Светлова

110

4

среднее

женский

Сидоренко

253

7

высшее

женский

Калинин

352

8

высшее

мужской

Крымова

154

3

высшее

женский

Жуков

308

5

высшее

мужской

Баранова

187

8

среднее

женский

Семенов

242

8

высшее

мужской

1.Постройте линейную регрессионную модель дохода с полным набором факторов. Оцените параметры модели.

2.Пригодно ли уравнение регрессии для анализа и прогнозирования?

3.Существенна ли разница в размере дохода, принесенного фирме менеджерами с высшим и средним образованием?

4.Существенна ли разница в размере дохода, принесенного фирме менеджерами-мужчинами и менеджерами-женщинами?

5.Постройте линейную регрессионную модель только со статистически значимыми факторами. Оцените параметры модели. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов уравнения регрессии.

6. Оцените точность построенной модели.

7.Спрогнозируйте средний доход менеджера с высшим образованием и стажем работы 7 лет.

Примечание.Там, где это необходимо, примите уровень значимости aравным 0,05.

Вариант 18

По данным, представленным в таблице, исследуется зависимость между величиной накладных расходов 40 строительных организаций Y (млн руб.) и следующими тремя основными факторами:

X1 – объем выполненных работ, млн руб.;

X2 – численность рабочих, чел.;

X3 – фонд заработной платы, млн. руб.

Y

X1

X2

X3

1

3,5

11,9

980

5,754

2

4,0

12,1

675

5,820

3

3,1

11,2

1020

4,267

4

2,7

10,8

509

4,581

5

3,6

11,7

499

5,190

6

2,7

11,8

483

4,830

7

2,9

9,8

502

4,518

8

1,6

2,8

275

0,840

9

1,3

5,9

250

2,150

10

2,5

8,7

359

2,482

11

2,1

7,6

363

3,231

12

2,4

7,3

373

2,060

13

2,0

7,9

387

3,212

14

2,5

8,9

595

3,634

15

1,8

5,4

253

2,125

16

2,8

10,2

965

3,008

17

4,0

25,1

861

9,213

18

3,9

22,7

1320

8,990

19

4,7

20,3

993

6,265

20

4,8

19,9

607

7,347

21

4,3

18,2

760

7,524

22

3,5

17,3

738

6,642

23

3,0

16,5

634

5,833

24

3,6

17,0

683

12,059

25

3,3

17,1

424

7,051

26

2,9

16,2

593

6,404

27

3,1

17,3

406

5,575

28

2,8

16,3

807

5,019

29

3,5

12,9

629

10,485

30

4,6

13,8

1060

5,820

31

3,5

10,1

588

5,116

32

2,9

10,9

625

5,510

33

2,7

11,4

500

5,200

34

2,8

11,3

450

4,455

35

3,0

8,7

510

4,488

36

2,9

10,0

232

4,968

37

2,4

5,2

419

4,022

38

1,6

7,4

159

1,570

39

1,2

2,2

162

1,142

40

1,5

2,6

101

0,429

1. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест Фаррара–Глоуберана выявление мультиколлинеарности);

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

2.Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов уравнения регрессии.

3.Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, b- и D-коэффициентов.

4.Проведите тестирование ошибок уравнения регрессии на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда–Квандта.

5.Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 75% от их максимальных значений.

Вариант 19

Исследуется влияние некоторых показателей социально-экономического развития субъектов Центрального федерального округа России на региональный индекс потребительских цен. В таблице приведены официальные статистические данные по субъектам Центрального федерального округа Российской Федерации за 2005 г.

Область 

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Белгородская

112,6

110,5

106,1

126,2

6,86

1512

Брянская

111,9

109,2

108,3

126,8

5,24

1346

Владимирская

110,9

107,7

104,7

126,9

6,07

1487

Воронежская

109,7

108,8

105,9

120,9

5,60

2334

Ивановская

108,7

106,0

107,2

116,6

5,37

1115

Калужская

111,2

109,1

108,7

120,9

6,98

1022

Костромская

109,2

106,6

105,1

123,4

5,84

717

Курская

109,4

107,7

106,1

116,9

5,65

1199

Липецкая

110,9

109,0

106,3

125,4

7,19

1190

Московская

111,3

107,5

105,6

126,8

9,51

6630

Орловская

109,5

107,5

106,1

122,4

5,46

842

Рязанская

110,1

109,7

106,1

118,4

6,22

1195

Смоленская

111,9

110,3

107,5

122,4

6,30

1019

Тамбовская

109,8

109,8

106,7

115,0

5,08

1145

Тверская

110,9

108,7

105,2

125,6

6,64

1425

Тульская

110,8

108,0

106,7

126,1

6,34

1622

Ярославская

112,3

109,2

106,6

130,6

7,39

1339

г. Москва

110,4

109,5

105,8

118,1

13,74

10407

В таблице приняты следующие обозначения:

1) переменные YX1X2X3 представляют собой индексы потребительских цен в декабре 2005 г., выраженные в процентах к декабрю 2004 г.:

Y – общий индекс потребительских цен;

X1 –индекс потребительских цен на продовольственные товары;

X2 –индекс потребительских цен на непродовольственные товары;

X3 –индекс потребительских цен на платные услуги населению;

2) переменные X4 и X5:

X4– среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в 2005 г., тыс. руб.;

X5– численность населения региона на 1 января 2005 г., тыс. чел.

Переменная Y рассматривается как результативная, переменные X1X2X3X4X– как факторные.

1.Постройте матрицу парных коэффициентов линейной корреляции и выявите наличие либо отсутствие коллинеарности факторов.

2.Постройте линейную регрессионную модель общего индекса потребительских цен, не содержащую коллинеарных факторов. Проверьте статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров. Сделайте выводы о существенности либо несущественности влияния каждого из факторов на общий индекс потребительских цен.

3.Постройте линейную регрессионную модель общего индекса потребительских цен, включающую в себя только те факторы, которые оказывают существенное влияние на результативную переменную. Оцените качество модели.

4.Дайте экономическую интерпретацию параметров уравнения регрессии и оцените вклад каждого из факторов в общий индекс потребительских цен с помощью D-коэффициентов.

5.Для анализа влияния населенности региона на средний уровень доходов его жителей постройте линейную модель регрессионной зависимости среднемесячной заработной платы X4 от численности населения X5. Проверьте статистическую значимость уравнения регрессии и оцените среднюю эластичность изменения заработной платы в зависимости от числа жителей.

6.Используя результаты регрессионного анализа, выявите наиболее привлекательные регионы.

Вариант 20

Исследуется влияние объема промышленного производства и размера инвестиций в основной капитал на региональный коэффициент смертности. В таблице приведены официальные статистические данные по субъектам Центрального федерального округа за 2005 и 2006 гг.:

Область 

Y

X1

X2

X3

Белгородская

15,3

135,2

109,5

125,2

Брянская

18,6

86,5

111,4

112,2

Владимирская

19,4

107,4

105,3

105,1

Воронежская

18,1

108,1

105,1

112,4

Ивановская

19,9

104,6

112,0

106,2

Калужская

17,7

103,6

106,4

107,8

Костромская

18,9

114,8

110,8

73,5

Курская

19,0

92,3

107,4

100,8

Липецкая

17,4

100,2

110,4

130,5

Московская

17,1

90,5

118,0

106,6

Орловская

17,9

100,2

108,9

112,1

Рязанская

19,2

89,7

110,2

99,8

Смоленская

20,8

114,7

106,3

88,6

Тамбовская

18,3

116,3

108,1

118,9

Тверская

21,8

66,3

111,3

84,5

Тульская

20,9

101,9

107,9

100,0

Ярославская

18,3

125,7

105,6

76,9

г. Москва

12,2

106,3

118,5

109,4

В таблице приняты следующие обозначения:

Y – коэффициент смертности, то есть число умерших за год на 1000 человек населения в 2006 г., ‰;

X1 – индекс (темп роста) инвестиций в основной капитал в 2005 г., % к 2004 г.;

X– индекс промышленного производства в 2006 г., % к 2005 г.;

X3 – индекс инвестиций в основной капитал в 2006 г., % к 2005 г.

1.Для выявления линейных связей в исходных данных постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверьте статистическую значимость коэффициентов корреляции и сделайте выводы о наличии либо отсутствии устойчивых зависимостей между исследуемыми показателями.

2.Постройте линейную модель регрессионной зависимости коэффициента смертности в 2006 г. от индексов инвестиций в основной капитал в 2005 г., промышленного производства в 2006 г. и инвестиций в основной капитал в 2006 г. Проверьте статистическую значимость полученного уравнения регрессии и его параметров. Сделайте выводы о существенности либо несущественности влияния индекса инвестиций в основной капитал и индекса промышленного производства на коэффициент смертности.

3.Дайте экономическую интерпретацию параметров уравнения регрессии и оцените вклад каждого из факторов в вариацию коэффициента смертности с помощью D-коэффициентов.

4.На основе анализа остатков регрессии ранжируйте регионы по эффективности снижения коэффициента смертности под влиянием роста инвестиций в основной капитал и промышленного производства. Выявите наиболее «передовые» и наиболее «отсталые» субъекты.

Примечание. При проверке статистических гипотез уровень значимости a примите равным 0,05.



Узнать стоимость этой работы



АЛФАВИТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ ПО ВУЗАМ
Найти свою работу на сайте
АНАЛИЗ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Курсовые и контрольные работы
БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ, АНАЛИЗ И АУДИТ
Курсовые, контрольные, отчеты по практике
ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА
Контрольные работы
МЕНЕДЖМЕНТ И МАРКЕТИНГ
Курсовые, контрольные, рефераты
МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ, ТЕОРИЯ ИГР
Курсовые, контрольные, рефераты
ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Курсовые, контрольные, рефераты
СТАТИСТИКА
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТ. СТАТИСТИКА
Контрольные работы
ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ
Курсовые, контрольные, рефераты
ЭКОНОМЕТРИКА
Контрольные и курсовые работы
ЭКОНОМИКА
Курсовые, контрольные, рефераты
ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЯ, ОТРАСЛИ
Курсовые, контрольные, рефераты
ГУМАНИТАРНЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
ДРУГИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
ЕСТЕСТВЕННЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
ПРАВОВЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
ТЕХНИЧЕСКИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Курсовые, контрольные, рефераты, тесты
РАБОТЫ, ВЫПОЛНЕННЫЕ НАШИМИ АВТОРАМИ
Контрольные, курсовые работы
ОНЛАЙН ТЕСТЫ
ВМ, ТВ и МС, статистика, мат. методы, эконометрика