Контрольная Работы в Microsoft Excel, номер: 346644

"Задание для самостоятельной лабораторной работы №4а

1. На основе заданных значений переменных постройте поле корреляции и выполните спецификацию регрессионной модели.
2. Постройте линейное уравнение парной регрессии методом МНК, функцией «ЛИНЕЙН» и, используя режим «Регрессия», выполните проверку его качества:
2.1. Сделайте вывод об адекватности уравнения эмпирическим данным.
2.2. Проверьте адекватность уравнения данным генеральной совокупности любым из способов.
2.3. Проверьте с помощью диагностической диаграммы, соблюдаются ли предпосылки МНК
3. Постройте первое нелинейное уравнение – «СТЕПЕННАЯ ФУНКЦИЯ»
3.1. Подготовьте исходные данные для определения коэффициентов уравнения.
3.2. Постройте нелинейное уравнение регрессии МНК и, используя режим «Регрессия». Запишите уравнение.
3.3. Сделайте выводы о качестве уравнения регрессии согласно п.2.
4. Постройте второе нелинейное уравнение – «ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ»
4.1. Подготовьте исходные данные для определения коэффициентов уравнения.
4.2. Постройте нелинейное уравнение регрессии МНК и, используя режим «Регрессия». Запишите уравнение в преобразованном и исходном виде.
4.3. Сделайте выводы о качестве уравнения регрессии согласно п.2.
5. Постройте полиномиальное уравнение регрессии ( от 2 до 6 степени).
5.1. Подготовьте исходные данные для определения коэффициентов уравнения.
5.2. Постройте полиномиальное уравнение регрессии, используя режим «Регрессия». Запишите уравнение.
5.3. Сделайте выводы о качестве уравнения регрессии. Кроме проверок, перечисленных в п.2, выполните также проверку значимости угловых коэффициентов полиномиального уравнения.
6. Постройте поле корреляции, нанесите на него линии тренда, соответствующие построенным функциям регрессии, с указанием уравнения каждой функции и коэффициента детерминации. Сравните результаты с уравнениями, построенными в предыдущих пунктах.
7. Сравните качество построенных регрессионных уравнений. Выберите наилучшее уравнение и рассчитайте на его основе прогнозируемое значение результирующего показателя при значении фактора, указанном в Индивидуальном задании.
8. Для указанных моделей найти коэффициенты детерминации, коэффициенты эластичности и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод ( в виде сводной таблицы данных).
По некоторым территориям районов края известны значения средней суточного душевого дохода в у.е. (фактор X) и процент от общего дохода, расходуемого на покупку продовольственных товаров ( фактор Y). Требуется для характеристики зависимости Y от X рассчитать параметры линейной, степенной, показательной функции и выбрать оптимальную модель.
x 36 28 50 52 51 54 25 37 51 29
y 65,5 77 65 60,2 63,1 54,9 67,1 53,9 69,5 44,2

тема «Временные ряды»
Задание для самостоятельной лабораторной работы №7

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии жителями региона за 16 кварталов.
Требуется:
1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
2. Построить аддитивную модель временного ряда.
3. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
t yt t yt
1 5,5 9 8,3
2 4,8 10 5,4
3 5,1 11 6,4
4 9,0 12 10,9
5 7,1 13 9,0
6 4,9 14 6,6
7 6,1 15 7,5
8 10,0 16 11,2

Задание для самостоятельной лабораторной работы №9
Тема «Системы одновременных уравнений»


Даны системы эконометрических уравнений.
Требуется:
1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели.
2. Определите метод оценки параметров модели.
3. Запишите в общем виде приведенную форму модели.
Макроэкономическая модель:

Где С – расходы на потребление; Y – чистый национальный доход; D –чистый национальный доход; I – инвестиции; T – косвенные налоги; G – государственные расходы; t – текущий период; t-1 – предыдущий период."