Количество страниц - 8

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Составить уравнение множественной регрессии производительности труда, обосновав систему факторов, включенных в модель. Определить коэффициент корреляции. Сопоставить роль различных факторов в формировании моделируемого показателя.

№ п/п Годовая производит труда 1 работника, тыс.руб Вооруженность труда основным капиталом, тыс. руб./чел. Удельный вес оборудования в стоимости основного капитала Текучесть кадров, %
1 360 15,2 0,39 9,1
2 298 12,8 0,29 10,1
3 328 13,8 0,34 5
4 330 14 0,36 7
5 366 16,3 0,47 9
6 316 12,6 0,28 4
7 334 13,2 0,32 12
8 300 12,9 0,29 6,5
9 314 13,1 0,33 8
10 320 12,5 0,28 7
11 362 15,7 0,4 8,5
12 332 13,5 0,34 5

Количество страниц - 8

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции для выявления коллинеарности факторов. Построить уравнения со всеми факторами. Проанализировать значимость уравнения в целом и каждого фактора. Построить модель со всеми значимыми факторами, используя метод пошаговой регрессии вперед, начиная от самого значимого фактора. Проанализировать результаты, дать интерпретацию коэффициентов модели. Найти средние коэффициенты эластичности. Построить точечный прогноз для х1, х2 увеличенного на 10%, и для х3 уменьшенного на 15%. Построить интервальный прогноз для у.

Субъекты РФ y x1 x2 x3 x4 x5
Брянская обл. 31 65,3 3,9 -0,14 3,7 26,2
Владимирская обл. 43,5 80,5 8 2,69 6,3 35,4
Ивановская обл. 25,3 33,1 6,9 1,2 2,4 18,1
Калужская обл. 31,8 33,1 6,4 0,96 6,5 26,1
Костромская обл. 20,2 22,8 4,6 0,31 4,1 18,2
Курская обл. 31,2 65 5,4 -1,29 6,2 31,9
Липецкая обл. 39 39,8 6,3 5,05 8,3 48,2
Орловская обл. 24 34,3 3 1,51 5,8 25,5
Рязанская обл. 33,2 66,7 7,2 -0,38 10,1 32
Смоленская обл. 31,6 55,1 4 -1,44 8,8 29,9
Тамбовская обл. 26,4 67,4 3,2 -2,62 3,5 25,9
Тверская обл. 43,9 60,4 7,7 -0,31 10,9 38,7
Тульская обл. 49,3 43,4 8,3 -1,87 8,1 43,7
Ярославская обл. 47,3 52 13,1 1,53 14,5 46,9

Количество страниц - 3

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Приведены данные по группе хозяйств о среднегодовой численности работников (таб.1), чел. (x1), среднегодовой стоимости оборотных средств (таб.2), тыс. руб. (x2) и стоимости валовой продукции (таб.3) тыс. руб. (y).

Требуется построить двухфакторную модель множественной регрессии. Оценить построенную модель с помощью критерия Фишера и коэффициента детерминации.

x1 x2 y
49 2246 3204
251 11660 14205
45 2502 2516
123 6630 9297
114 4780 3414
78 870 1939
88 1889 3299
188 7601 13080
73 1653 3641
180 3274 6373
196 3973 11060
72 1112 4118
76 859 688
74 676 2964

Количество страниц - 16

Excel + Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции: а) исходных переменных; б) логарифмов исходных переменных;

2. Построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов в линейной и логарифмической форме. Определите множественные коэффициенты детерминации и сделайте вывод о качестве построенных моделей на основе анализа коэффициентов детерминации и F-критерия Фишера.

3. Установите, какие факторы являются мульти коллинеарными и в какой модели мультиколлинеарность выражены сильнее.

4. На основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции уменьшите количество факторов в модели, оставив наиболее существенные. Обоснуйте свой выбор.

5. Постройте уравнение регрессии в линейной и логарифмической форме, характеризующее зависимость цены не от всех, а только от отобранных факторов.

6. На основании коэффициентов регрессии линейной модели сделайте вывод о том, как зависит цена квартиры от каждого из существенных факторов, вошедших в модель. Совпадают ли полученные результаты с вашими представлениями о том, какие факторы могут влиять на цену недвижимости.

Исходные данные: (район не учитываем при составлении регрессии)

N region distc distm totsq kitsq livsq floor cat price
1 Фрунзенская 4 10 34,00 7,50 19,00 1 1 54
2 Ленинский пр. 5,7 7 36,00 10,00 20,00 0 0 35
3 Ленинский пр. 5,7 12 45,00 13,00 20,00 1 1 59
4 Академическая 7,6 10 35,30 10,00 20,00 1 0 35
5 Университет 8,7 6 33,00 5,50 22,00 1 0 33
6 Нов.Черемуш. 10,3 3 33,00 8,50 18,00 1 1 57
7 Юго-Западная 13,3 10 37,00 10,00 19,00 1 0 43
8 Коньково 14,8 2 38,00 8,50 19,10 1 0 39
9 Фрунзенская 4 15 54,00 9,20 27,20 1 1 70
10 Университет 8,7 15 35,00 6,00 20,00 0 1 43
11 Пр.Вернадск. 11,4 10 31,40 5,20 21,30 1 0 33
12 Ленинский пр. 5,7 7 32,00 6,00 21,00 1 0 37
13 Нов.Черемуш 10,3 7 38,00 8,00 19,00 0 0 33
14 Университет 8,7 10 31,60 8,80 14,00 0 0 31
15 Юго-Запад 13,3 5 32,00 8,00 17,00 1 0 37
16 Юго-Запад 13,3 10 37,00 10,00 19,00 1 0 43
17 Ленинский пр. 5,7 5 32,00 8,00 17,00 1 1 38
18 Академическая 7,6 10 37,00 8,00 19,00 1 1 51
19 Академическая 7,6 15 32,20 6,50 17,00 0 1 30
20 Коньково 14,8 3 33,00 8,00 19,00 1 0 30
21 Коньково 14,8 5 37,50 9,60 19,80 1 0 36
22 Коньково 14,8 10 33,00 7,00 19,00 1 0 33
23 Университет 8,7 15 32,00 6,00 21,50 1 0 35
24 Пр.Вернадск. 11,4 5 29,70 6,00 16,10 0 0 28
25 Пр.Вернадск. 11,4 15 36,00 8,60 18,00 0 0 40
26 Юго-Запад 13,3 15 36,00 10,00 19,00 0 0 33
27 Ленинский пр. 5,7 2 31,60 6,00 21,60 1 1 35
28 Ленинский пр 5,7 5 52,00 12,00 34,00 1 1 75
29 Коньково 14,8 3 36,00 10,00 19,00 1 0 40
30 Коньково 14,8 5 33,00 8,00 18,00 1 0 30
31 Университет 8,7 5 32,00 5,50 20,10 1 0 31
32 Академическая 7,6 15 35,00 9,80 20,00 1 0 37
33 Нов.Черемуш 10,3 15 38,00 10,00 19,50 1 0 40
34 Коньково 14,8 1 39,00 8,50 19,00 1 0 40
35 Фрунзенская 4 5 34,00 8,00 19,00 1 1 58
36 Фрунзенская 4 10 38,00 6,50 18,00 0 1 48
37 пр.Вернадск. 11,4 3 35,00 10,00 20,00 1 0 40
38 Юго-запад 13,3 7 36,00 9,00 19,50 1 0 42
39 Нов.Черемуш. 10,3 7 34,00 8,00 18,00 1 1 51
40 Коньково 14,8 5 38,00 8,50 19,00 1 0 43
41 Коньково 14,8 7 33,00 6,00 19,00 1 0 30
42 Коньково 14,8 10 32,00 8,00 17,00 1 0 40
43 Коньково 14,8 10 38,00 8,50 19,10 1 0 43
44 Академическая 7,6 5 43,00 8,50 25,00 0 1 53
45 Академическая 7,6 10 30,00 6,00 18,30 1 1 28
46 Коньково 14,8 7 34,80 7,80 17,80 0 0 29
47 Коньково 14,8 15 35,00 10,00 19,60 1 0 37
48 Коньково 14,8 3 32,80 6,50 18,50 1 0 30
49 НовЧеремуш. 10,3 10 39,00 9,00 19,00 1 0 45
50 Университет 8,7 15 49,00 9,00 20,50 0 1 52
51 Фрунзенская 4 3 32,00 6,20 19,00 1 1 53
52 Пр.Вернадск. 11,4 10 33,00 6,50 19,00 1 0 32
53 Пр.Вернадск. 11,4 15 32,30 6,00 21,90 0 0 28
54 Юго-Запад 13,3 10 30,00 7,00 19,80 1 0 34
55 Юго-Запад 13,3 10 34,00 9,00 19,00 1 0 42
56 Юго-Запад 13,3 7 33,00 7,00 19,00 0 0 33
57 Академическая 7,6 10 30,00 6,00 18,30 1 1 28
58 Академическая 7,6 15 32,00 6,00 18,00 1 0 30
59 Коньково 14,8 5 33,10 7,50 18,00 1 0 32
60 Коньково 14,8 2 38,00 7,50 19,00 1 0 41
61 Коньково 14,8 7 38,00 8,60 19,00 1 0 43
62 Коньково 14,8 5 37,30 6,50 19,00 1 0 31
63 Ленинский пр. 5,7 8 31,40 5,60 21,00 1 0 33
64 Ленинский пр. 5,7 7 52,00 10,00 34,00 1 1 60
65 Нов.Черемуш 10,3 15 30,00 6,00 17,00 1 1 37
66 Нов.Черемуш 10,3 5 36,00 11,00 20,00 1 0 41
67 Пр.Вернадск. 11,4 5 28,00 6,70 14,40 1 0 35
68 Пр.Вернадск. 11,4 10 31,40 5,20 21,30 1 0 33
69 Юго-Запад 13,3 5 32,00 8,00 17,00 1 0 37

distc – удаленность от центра, км.

distm – удаленность от метро, мин.

totsq – общий метраж, кв.м. kitsq – кухня, кв.м.

livsq – комната, кв.м.

floor – этаж (0,1) 0 – первый/последний, 1 - нет

cat – категория дома, 1-кирпичный

price – цена, тыч. USD

Статистика

Эконометрика

Английский язык

Матметоды в экономике

Теоретическая механика