АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Контрольные задания

Читайте также:
  1. I. Задания для самостоятельной работы
  2. I. Задания для самостоятельной работы
  3. I. Задания для самостоятельной работы
  4. I. Задания для самостоятельной работы
  5. II. ГРАММАТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ
  6. II. Практические задания
  7. II. Практические задания.
  8. IV. Тестовые задания
  9. IV. Тестовые задания
  10. IV. Тестовые задания
  11. X. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ
  12. XI. Тестовые задания

1. По 19 предприятиям оптовой торговли изучается зависимость объема реализации (у) от размера торговой площади () и товарных запасов (). Были получены следующие варианты уравнений регрессии:

1. у=25+15

2. у=42+27

3. у=30+10 +8

(2,5) (4,0)

4. у=21+14 +20 +0,6

(5,0) (12,0) (0,2)

В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.

1. Проанализируйте тесноту связи результата с каждым из факторов.

2. Выберите наилучшее уравнение регрессии, обоснуйте принятое решение.

 

2. Для изучения рынка жилья в городе по данным о 46 коттеджах было построено уравнение множественной регрессии6

У= 21,1-6,2 +0,95 +3,57 ;

(1,8) (0,54) (0,83)

где у – цена объекта, тыс. долл.;

- расстояние до центра города, км;

- полезная площадь объекта, кв. м;

- число этажей в доме, ед.;

- коэффициент множественной детерминации.

В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.

1. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю.

2. Проверьте гипотезу о том, что коэффициент в генеральной совокупности равен нулю.

 

3. Исходные данные для выявления тенденции себестоимости добычи нефти и газа представлены в таблице.

Фактор времени t Себестоимость добычи 1 т нефти и попутного газа, руб. Средний дебит на отработанный скважино-месяц, т Обводнен­ность нефти, % Удельная численность на одну скважину, чел./скв. Газовый фактор, газ м3/нефть т Фондоемкость на одну скважину, тыс.руб.
  12,19 42,6 35,1 2,21 150,2 68,3
  9,59 55,8 29,3 2,27 257,0 72,2
  8,17 73,4 23,2 2,50 324,8 78,1
  7,15 99,4 25,1 2,55 272,3 83,1
  6,52 136,2 20,2 2,63 228,7 94,1
  5,31 176,8 17,7 2,77 211,7 87,9
  5,21 228,9 15,1 2,83 231,1 97,1
  5,32 268,2 12,8 2,87 273,0 102,7
  5,23 306,9 12,6 3,01 258,2 117,1
  4,9 408,3 12,2 3,20 214,6 131,3
  4,8 481,0 12,9 3,52 188,8 166,6
  4,81 529,0 15,6 2,99 174,7 177,6
  4,78 558,0 20,5 2,98 165,9 175,6
  4,65 596,0 24,3 2,95 183,7 194,6
  4,79 614,0 31,2 2,86 159,7 214,1

 

1. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения.

2. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.

3. Написать уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл.

4. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравнить значения скорректированного и нескорректированного коэффициентов множественной детерминации.

5. Рассчитать точечную оценку прогноза себестоимости добычи 1т нефти и попутного газа по полученной регрессионной модели на 16, 17, 18 временной интервал.

6. Для каждого фактора корреляционно-регрессионной модели построить тренд и осуществить прогноз на 16, 17, 18 временной интервал.

 

 

4. Построить математическую модель рынка арендных ставок в зависимости от двух факторных признаков:

· местоположения объекта аренды;

· его состояния

Критерий Номер объекта
Местоположение, ч1          
Состояние, x2          
Арендная ставка, y          

5. Руководство фабрики заинтересовано в построении модели того, чтобы предсказать реализацию одной из своих уже долго существующих торговых марок. Были собраны следующие данные.

Дата Реализация за 6 месяцев, млрд.д.ед. Реклама, млрд.д.ед Цена, д.ед Цена конкурента, д.ед Индекс потребительских расходов
январь-июнь   4,0 15,0 17,0 100,0
июль-декабрь   4,8 14,8 17,3 98,4
январь-июнь   3,8 15,2 16,8 101,2
июль-декабрь   8,7 15,5 16,2 103,5
январь-июнь   8,2 15,5 16,0 104,1
июль-декабрь   9,7 16,0 18,0 107,0
январь-июнь   14,7 18,1 20,2 107,4
июль-декабрь   18,7 13,0 15,8 108,5
январь-июнь   19,8 15,8 18,2 108,3
июль-декабрь   10,6 16,9 16,8 109,2
январь-июнь   8,6 16,3 17,0 110,1
июль-декабрь   6,5 16,1 18,3 110,7
январь-июнь   12,6 15,4 16,4 110,3
июль-декабрь   6,5 15,7 16,2 111,8
январь-июнь   5,8 16,0 17,7 112,3
июль-декабрь   5,7 15,1 16,2 112,9

 

1. Осуществить отбор факторов для включения в регрессионную модель.

2. Определить уравнение регрессии и прогнозировать объем реализации на январь-июнь следующего года.

 

 

6. По исходным технико-экономическим показателям транспорта газа оценить тесноту связи между параметрами. Определить уравнение регрессии. Спрогнозировать параметры на 5 лет.

Номер года Производитель­ность Общая установленная мощность Средняя дальность перекачки ОПФ Средний диаметр ГП
  90,1 1538,8      
    1868,8      
  124,6        
  139,4 2460,5      
  151,7 2990,7      
    3077,3      
  179,1 3400,7      
    3873,7      
  205,6 4248,3      
  217,9 5296,5      
  245,4 6679,6      
  272,7 8232,1      
  302,2 9603,1      
  324,8 11165,7      
  348,2        
  377,8 15463,5      
  403,1 17571,3      

3. Исходные данные для выявления тенденции себестоимости добычи нефти и газа представлены в таблице.

Фактор времени t Себестоимость добычи 1 т нефти и попутного газа, руб. Средний дебит на отработанный скважино-месяц, т Обводнен­ность нефти, % Удельная численность на одну скважину, чел./скв. Газовый фактор, газ м3/нефть т Фондоемкость на одну скважину, тыс.руб.
  5,8 407,0 35,1 2,21 150,2 68,3
  6,1 410,0 29,3 2,27 257,0 72,2
  5,5 409,0 23,2 2,50 324,8 78,1
  5,9 408,0 25,1 2,55 272,3 83,1
  5,7 411,0 20,2 2,63 228,7 94,1
  6,1 406,0 17,7 2,77 211,7 87,9
  5,6 408,0 15,1 2,83 231,1 97,1
  5,3 413,0 12,8 2,87 273,0 102,7
  6,3 407,0 12,6 3,01 258,2 117,1
  5,9 408,0 12,2 3,20 214,6 131,3
  6,2 411,0 12,9 3,52 188,8 166,6
  5,5 412,0 15,6 2,99 174,7 177,6
  6,2 409,0 20,5 2,98 165,9 175,6
  5,8 410,0 24,3 2,95 183,7 194,6
  6,1 407,0 31,2 2,86 159,7 214,1

 

1. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения.

2. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции.

3. Написать уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл.

4. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравнить значения скорректированного и нескорректированного коэффициентов множественной детерминации.

5. Рассчитать точечную оценку прогноза себестоимости добычи 1т нефти и попутного газа по полученной регрессионной модели на 16, 17, 18 временной интервал.

6. Для каждого фактора корреляционно-регрессионной модели построить тренд и осуществить прогноз на 16, 17, 18 временной интервал.


1 | 2 | 3 | 4 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.006 сек.)