Аналіз загального випадку квазілінійних парних регресій. Використання коефіцієнту еластичності в економічних задачах для оцінки впливу на показник будь-якого явища. Оцінка адекватності парної нелінійної регресії. Довірчі інтервали показникової регресії.
За методикою оцінок параметрів розглядають парні нелінійні регресії двох видів: 1) нелінійні за факторами, але лінійні за невідомими параметрами, які підлягають оцінці; 2) нелінійні за факторами і параметрами.
План
Зміст роботи: 1. Титульна сторінка.
2. Короткі теоретичні відомості.
3. Постановка задачі.
4. Результат обчислень (роздруковка таблиці Excel).
5. Графік, що відображає дані з умови задачі, лінію регресії розрахункові значення прогнозу, надійну зону регресії (роздруковка діаграми з Excel на окремому аркуші).
6. Висновки по роботі (яка задача розвязувалась, яким чином, який результат отримано і які висновки можна зробити на його підставі, які переваги дає використання Excel для розвязання задачі, які вбудовані функції Excel було використано, з якими параметрами). Висновки мають бути написані кожним студентом особисто від руки.
Варіант 1
Дані про залежність ціни пляшки марочного портвейну Y (у доларах) від його витримки X (у роках) представлені у таблиці: Витримка, років 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну на пляшку портвейну, витриманого 25 років. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.
Варіант 2
Дані про залежність вартості побудови атомної електростанції Y (у млн. доларів) від її номінальної потужності X (у мегаватах) представлені у таблиці: Потужність, МВТ 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400
Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати вартість побудови електростанції у 1500 МВТ. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.
Варіант 3
Дані про залежність ціни одноповерхового будинку Y (у тисячах гривень) від його корисної площі X (у кв. метрах) представлені у таблиці: Площа, м2 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160
Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну на будинок площею у 170 м2. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.
Варіант 4
Дані про залежність вартості розміщення рекламного оголошення у газеті Y (у гривнях) від його площі X (у квадратних сантиметрах) представлені у таблиці: Площа, см2 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290
Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при площі 300 см2. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
