Для каждой модели рассчитайте значения коэффициента детерминации. По результатам расчета заполните таблицу:
№п/п |
Метод расчета |
Значение параметра a0 |
Значение параметра a1 |
Коэффициент детерминации R2 |
1. |
… |
… |
… |
… |
2. Проведите линеаризацию следующих функций:
№ |
Вид модели |
Аналитическое выражение |
Замена переменных |
Линеаризованное уравнение |
1. |
… |
… |
… |
|
2. |
… |
… |
… |
|
3. |
… |
… |
… |
|
4. |
… |
3. По данным из задания 1 постройте 3 нелинейные парные регрессии. Обоснуйте выбор моделей при помощи соответствующего алгоритма. Оцените качество моделей по коэффициенту детерминации и сравните с моделью линейной регрессии.
4. Оцените статистическую значимость коэффициентов уравнения линейной регрессии, построенной в задании 1, при уровне значимости 0,05; 0,01.
5. Проведите интервальную оценку параметров линейной регрессионной модели по данным из задания 1.
6. Произведите расчет и постройте графики доверительных интервалов для зависимой переменной (для среднего значения и для индивидуальных значений) при 5%-м уровне значимости. Сделайте выводы.
7. Для данных из таблицы выполните задания 1, 3 – 5.
№п/п |
Компания |
Рентабельность (%) |
Производительность труда (тыс. руб./чел.) |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
"Газпром" |
16,9 |
1 960,6 |
2 |
РАО "ЕЭС России" |
3,1 |
708,5 |
3 |
Нефтяная компания "ЮКОС" |
39,5 |
2 464,4 |
4 |
ОАО "Сургутнефтегаз" |
32,8 |
1 788,5 |
5 |
АвтоВАЗ |
10,8 |
948,3 |
6 |
ГМК "Норильский никель" |
15,8 |
1 196,6 |
7 |
Нефтяная компания "Сибнефть" |
36,5 |
2 263,3 |
8 |
"Алроса" |
18,8 |
1 352,7 |
9 |
"Северсталь" |
9,9 |
1 182,1 |
10 |
Магнитогорский Металлургический Комбинат |
13,8 |
1 400,7 |
11 |
"Евразхолдинг" |
-3,9 |
547,2 |
12 |
Концерн "Росэнергоатом" |
-8,2 |
982,4 |
1. Какая из мер отклонения аппроксимирующей функции от набора наблюдений наиболее чувствительна к выбросам:
a. сумма модулей отклонений
b. сумма квадратов отклонений
c. сумма отклонений
d. разница отклонений
2. Какому условию удовлетворяет решение линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов:
a. построенная функция наилучшим образом отражает реальную зависимость
b. уравнение регрессии наилучшим образом подходит для аппроксимации зависимости
c. сумма квадратов отклонений фактических значений от значений регрессионной модели – наименьшая из возможных
3. Коэффициент детерминации R2:
a. показывает точность соответствия регрессионной модели фактическим данным
b. дает представление о том, как часто фактические значения оказываются больше расчетных
c. является абсолютной величиной
4. Что из перечисленного относится к причинам возникновения ошибки e в уравнении линейной парной регрессии:
1) линейный характер регрессионной модели
2) учет ограниченного числа переменных в модели
3) трудности в измерении данных
4) вариация эндогенных факторов модели
Варианты ответа
b. 1,2,3,4
c. 1,2
d. 2,3
e. 1,3,4
5. Какая из приведенных формул связи коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции верна ( – значения регрессионной модели):
a.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.