задача 1.
1. Построить диаграмму рассеивания и сформулировать гипотезу о форме связи;
2. Построить модели:
2.1. Линейной парной регрессии,
2.2. Полулогарифмической парной регрессии,
2.3. Степенной парной регрессии.
Задача №2.
Имеются данные о заработной плате y (тысяч рублей), возрасте x1 (лет), стаже работы по специальности x2 (лет) и выработке x3 (штук в смену) по 15 рабочим цеха
Требуется:
1. С помощью определителя матрицы парных коэффициентов межфакторной корреляции оценить мультиколлинеарность факторов, исключить из модели фактор, ответственный за мультиколлинеарность.
2. С помощью частного F-критерия оценить статистическую значимость присутствия каждого из факторов в уравнении регрессии.
3. Построить уравнение множественной регрессии:
3.1. Построить уравнение множественной регрессии в естественной форме, пояснить экономический смысл параметров уравнения.
3.2. Оценить тесноту связи между результатом и факторами с помощью коэффициента множественной корреляции.
3.3. Оценить с помощью коэффициента множественной детерминации качество модели.
3.4. Используя F-критерий Фишера оценить статистическую значимость уравнения в целом.
3.5. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной форме.
3.6. Используя стандартизованные коэффициенты регрессии сравнить факторы по силе их воздействия на результат.
4. Найти среднюю ошибку аппроксимации.
5. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение факторов составит: x1=35 лет, x2=10 лет, x3=20 штук в смену.
Задание 3.
1.Постройте график временного ряда.
2.Постройте автокорреляционную функцию временного ряда (8 коэффициентов автокорреляции).
3.Охарактеризуйте структуру этого ряда.
4.Постройте аддитивную и мультипликативную модели временного ряда.
5.Выберите лучшую модель и по ней выполните прогноз на первый и второй квартал следующего года.
