Задача 4 (а,г). В ходе наблюдений за 18 отчетных месяцев получены следующие данные о прибыли предприятия у (млн.руб.) и ценах на сырьё х (тыс.руб./т) - Артикул: RW-2300000216-0214
Практическое задание по дисциплине «Эконометрика»
По имеющимся данным необходимо построить два уравнения регрессии: а) линейная у= в0 + в1 * х г) показательная у = в0 . в1х Для каждого уравнения регрессии: 1.Постройте поле корреляции и сформируйте гипотезу о форме связи. 2.Рассчитайте параметры уравнений регрессии. 3.Оцените степень тесноты связи между у и х, с помощью коэффициентов корреляции и детерминации; 4.Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом. 5.Оцените значимость коэффициентов регрессии, с помощью t-статистики (коэффициент Стьюдента). 6.Постройте доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. 7.Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. 8.Оцените качество уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации. 9.Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня. 10.Дайте интерпретацию полученных результатов. Вывод: Сравните полученные результаты для построенных уравнений регрессии, вы-берите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование (какая из построенных моделей в большей степени подходит для анализа исходных статистических данных?).
УСЛОВИЕ ЗАДАЧИ:
Задача № 4 (а, г)
В ходе наблюдений за 18 отчетных месяцев получены следующие данные о прибыли предприятия у (млн.руб.) и ценах на сырьё х (тыс.руб./т). Требуется построить и оценить зависимость прибыли предприятия от цен на сырьё.
i
Цены на сырье х,
(тыс.руб./т)
Прибыль
предприятия у,
(млн.руб.)
1
10,4
206,9
2
12,3
208,0
3
12,5
208,1
4
12,2
207,6
5
12,8
208,5
6
12,8
208,6
7
13,0
208,5
8
13,2
209,5
9
13,5
209,9
10
14,6
209,7
11
14,9
210,0
12
15,4
210,7
13
15,6
210,1
14
15,9
211,5
15
16,2
211,3
16
16,5
211,0
17
16,7
212,5
18
17,0
211,7
Итого
Примечание: контрольная работа включает решение 2-х задач: линейной модели и показательной.