Билет № 1

 

По приведенным ниже данным получено уравнение парной линейной регрессии (не нужно в Excel-е заново пересчитывать)

 

8492

2901

9410

1920

2569

3520

2340

 

35,1

20

37,9

20,1

23,4

13,4

24,8

 

– производительность труда (руб./чел.), – рентабельность производства (%).

Эмпирическое уравнение парной регрессии приобрело вид:

Требуется провести интервальный прогноз, если .

  

Для установления спецификации модели парной регрессии выбраны функции:

                                 Требуется линеаризовать  эти  функции.

Билет № 2

 

Известна динамика объема производства продукции за 8 лет (тыс.тонн)

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

740

804

879

961

1042

1137

1242

1357

Требуется: оставить нелинейную модель тренда и провести интервальный прогноз объема производства продукции за 2002 г.

Билет № 3

 

Имеются данные о деятельности совокупности крупнейших компаний США в 20.. г.

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

-0,9

21,4

1,6

131

29,2

2

1,7

13,4

13,7

64,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

65,4

29,1

6

1,1

17,7

15

140

25,4

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

9

0,9

12,4

6,9

96

29,8

10

4,1

137,1

99

347

37

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

 

Требуется проверить гипотезу об однородности совокупности объектов путем оценки значимости матрицы коэффициентов парной корреляции независимых признаков  Следует использовать критерий Уилкса, табличное значение которого   

Билет № 4

 

Имеются данные о деятельности совокупности крупнейших компаний США в 20.. г.

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,3

13,5

8,6

23,1

27,9

2

0,6

4,2

1,9

64,7

40,5

3

1,9

12,7

11,9

59,3

29,3

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

65,4

29,1

6

1,1

17,7

15

140

25,4

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

0,4

19,5

12,2

105

32,7

9

0,9

12,4

6,9

96

29,8

10

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

 

Требуется проверить гипотезу об однородности совокупности объектов путем оценки значимости матрицы коэффициентов парной корреляции независимых признаков  Следует использовать критерий Уилкса, табличное значение которого   

Билет № 5

 

Имеются данные о деятельности совокупности крупнейших компаний США в 20.. г.

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,9

27,1

18,9

42,7

35

2

1,7

13,4

13,7

64,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

65,4

29,1

6

1,3

6,8

8

26,8

35,3

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

9

0,4

2

1,4

4,1

35,3

10

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

 

Требуется проверить гипотезу об однородности совокупности объектов путем оценки значимости матрицы коэффициентов парной корреляции независимых признаков  Следует использовать критерий Уилкса, табличное значение которого

Билет № 6

 

Имеются данные о деятельности совокупности крупнейших компаний США в 20.. г.

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,3

6,8

8

26,8

35,3

2

1,7

13,4

13,7

44,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

35,4

29,1

6

1,3

6,8

8

26,8

35,3

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

1,5

15,9

16,1

45,6

36,8

9

0,4

2

1,4

4,1

35,3

10

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

22,1

18,9

32,7

35

 

Требуется проверить гипотезу об однородности совокупности объектов путем оценки значимости матрицы коэффициентов парной корреляции независимых признаков  Следует использовать критерий Уилкса, табличное значение которого

Билет №7

 

Имеются данные по консервному заводу Райсоюза одной из областей Беларуси за каждый месяц условного года.

время, номера месяцев; фондовооруженность (млн. руб/ чел.); фондоотдача (млн. руб. продукции./млн. руб. основных фондов); производительность труда (туб./чел.); объем производства (туб).  порядковый номер измерения; туб – тысяча условных банок.

           

1

1

328

0,054

0,3

397

2

2

329

0,101

0,6

670

3

3

329

0,099

1,2

1209

4

4

347

0,019

0,1

138

5

5

352

0,065

0,3

373

6

6

370

0,053

0,1

79

7

7

378

0,178

2,3

1883

8

8

385

0,174

2,6

2124

9

9

396

0,298

5,5

5069

10

10

399

0,195

2,4

2618

11

11

390

0,102

1,6

1265

12

12

373

0,138

0,6

562

 

Билет № 8

 

 

Имеются данные по трем экзогенным (независимым) экономическим переменным и одной эндогенной (зависимой, обобщающий экономический показатель) переменной.

 

         

1

10,3

20,8

4,1

40

2

14,6

28

20,3

80

3

11,4

23

9,8

55

4

17,1

30,5

8,1

58

5

10,6

21,7

17,7

70

Билет № 9

 

Имеются данные о продолжительности жизни по 10 странам и влияющим на этот показатель четырем показателям  

           

1

3

2,6

2,4

113

47

2

2,3

2,6

2,7

98

49

3

2,6

2,5

2,5

117

48

4

4,3

2,5

2,4

91

55

5

2,9

2,8

2,1

99

49

6

2,4

3,1

3,1

89

52

7

5,1

1,6

2,1

79

58

8

3,4

2

1,7

72

57

9

2

2,9

2,7

123

50

10

4,5

2,9

2,8

80

53

 

Билет № 10

 

Имеются данные о продолжительности жизни по 10 странам и влияющим на этот показатель четырем показателям  

           

1

7,4

3,1

4

46

68

2

7,4

2,8

2,7

73

59

3

4,9

3,1

2,8

124

47

4

8,3

2,9

3,3

90

60

5

5,7

2,5

2,7

96

51

6

7,5

2,4

2,2

55

57

7

7

3

3,8

45

67

8

10,8

1,1

1,1

34

69

9

7,8

2,9

3,1

56

57

10

7,6

2,9

2,6

90

51

БИЛЕТ №  11

 

Имеются временные ряды экономических показателей крупнейшей компании за 12 лет работы

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

0,9

31,3

18,9

43

40,9

2

1,7

13,4

13,7

64,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2,6

20

21,8

106

37,3

6

1,3

15

5,8

96,6

26,5

7

4,1

137,1

99

347

37

8

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

9

6,9

165,4

60,6

745

36,3

10

0,4

2

1,4

4,1

35,3

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

БИЛЕТ №  12

 

Имеются временные ряды экономических показателей крупнейшей компании за 12 лет работы

 

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,9

13,4

13,2

61,8

26,2

2

1,7

13,4

13,7

64,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

65,4

29,1

6

1,3

15

5,8

96,6

26,5

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

9

0,9

12,4

6,9

96

29,8

10

0,4

2

1,4

4,1

35,3

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

БИЛЕТ №  13

 

Имеются временные ряды экономических показателей крупнейшей компании за 12 лет работы

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,3

13,5

8,6

23,1

27,9

2

0,6

4,2

1,9

64,7

40,5

3

1,9

12,7

11,9

59,3

29,3

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

65,4

29,1

6

1,1

17,7

15

140

25,4

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

0,4

19,5

12,2

105

32,7

9

0,9

12,4

6,9

96

29,8

10

1,6

17,9

20,1

85,6

36,8

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

27,1

18,9

42,7

35

БИЛЕТ №  14

 

Имеются временные ряды экономических показателей крупнейшей компании за 12 лет работы

Чистый доход, млрд. долл.,

Оборот капитала,

млрд. долл.,

Использованный капитал, млрд. долл.,

Численность служащих, тыс. чел.,

Рыночная капитализация компании, млрд. долл.,

1

1,3

6,8

8

26,8

35,3

2

1,7

13,4

13,7

44,7

40,5

3

0,7

4,5

18,5

24

38,9

4

1,7

10

4,8

50,2

38,5

5

2

13,4

11,5

35,4

29,1

6

1,3

6,8

8

26,8

35,3

7

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

8

1,5

15,9

16,1

45,6

36,8

9

0,4

2

1,4

4,1

35,3

10

0,8

6,8

3,2

33,5

32,1

11

1,3

6,8

8

26,8

35,3

12

1,9

22,1

18,9

32,7

35

БИЛЕТ №  15

 

Выборочные данные по двум эконометрическим переменным приведены в таблице. Зависимость аппроксимируется моделью парной линейной регрессии. Предполагается, что остатки некоррелированы, но гетероскедастичны. Весовые коэффициенты по всем пяти наблюдениям выбраны по схеме Составить уравнение парной линейной регрессии по ОМНК.

№  П/П

1

2

3

4

5

 

7

10

15

19

24

 

11

14

21

32

42

 

БИЛЕТ №  16

 

1.Известна динамика объема продаж конических подшипников в натуральном выражении (млн. шт.) за 5 месяцев

 

1

2

3

4

5

 

3,8

2,5

2,9

2,8

3,2

Построить уравнение авторегрессии первого порядка по случайным остаткам с использованием сглаживающей функции  Модель должна содержать (в правой части уравнения) 1 лаговую переменную, аргумент  и свободный член.

БИЛЕТ №  17

 

Известна динамика объема продаж конических подшипников в натуральном выражении (млн. шт.) за 5 месяцев

 

1

2

3

4

5

 

5,2

4,8

4,5

5,5

5,4

Построить уравнение авторегрессии первого порядка по случайным остаткам с использованием сглаживающей функции  Модель должна содержать (в правой части уравнения) 1 лаговую переменную, аргумент  и свободный член.

БИЛЕТ №  18

 

Известна динамика объема продаж конических подшипников в натуральном выражении (млн. шт.) за 5 месяцев

 

1

2

3

4

5

 

6,4

5,8

6,1

5,9

6,2

Построить уравнение авторегрессии первого порядка по случайным остаткам с использованием сглаживающей функции  Модель должна содержать (в правой части уравнения) 1 лаговую переменную, аргумент  и свободный член. 

БИЛЕТ №  19

 

№  П/П

1

2

3

4

5

6

7

 

9,7

8,4

9

9,9

9,6

8,6

12,5

 

1,59

0,34

2,53

4,63

2,16

2,16

0,68

 

0,26

0,28

0,31

0,4

0,26

0,3

0,29

 

– рентабельность производства,  – коэффициент сверхнормативных запасов (число раз), – доля брака в производимой продукции.

Двухфакторное (множественное) уравнение регрессии приобрело вид:

.

Требуется установить численное значение коэффициента автокорреляции остатков 2-го порядка.

БИЛЕТ №  20

 

1.

№  П/П

1

2

3

4

5

6

7

 

3,6

3,8

2,7

2,2

4,3

4

2

 

74

72,5

77

84

67,3

70

83

 

156

160

150

130

198

182

127

 

– рентабельность производства,  – коэффициент использования производственных мощностей, – численность промышленно-производственного персонала (ППП).

Двухфакторное (множественное) уравнение регрессии приобрело вид:

.

Требуется установить численное значение коэффициента автокорреляции остатков 2-го порядка.



Фрагмент работы:

В программе Microsoft Excel коэффициент автокорреляции можно вычислить с помощью встроенной функции КОРРЕЛ.

  

Выборочные данные по двум эконометрическим переменным приведены в таблице. Зависимость аппроксимируется моделью парной линейной регрессии. Предполагается, что остатки некоррелированы, но гетероскедастичны. Весовые коэффициенты по всем пяти наблюдениям выбраны по схеме Составить уравнение парной линейной регрессии по ОМНК.

№  П/П

1

2

3

4

5

 

8

12

13

22

28

 

15

19

30

51

62

 

  Уравнение парной регрессии:

Значение каждой пары наблюдений (х, у) умножим на известный весовой коэффициент.

Построим новое уравнение регрессии по преобразованным данным

()

 По отношению к обычной регрессии уравнение с новыми, преобразованными переменными представляет собой взвешенную регрессию, в которой переменные у и х взяты с весами.

 Далее: Сервис  Анализ данных  Регрессия  ОК.



Список использованной литературы:


Цена сегодня: 50.00 бел.руб.

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо авторизоваться на сайте через социальную сеть
   
Либо Вы может заполнить все поля ниже, тогда кабинет пользователя будет создан автоматически
Ваше имя :
Придумайте логин :
Ваш e-mail :
Ваш телефон :
Параметры выбора
Дисциплина
Вид работ
Цена
от 
до 
Год сдачи
от 
до 
Минимальный балл
Страниц не менее
Слова в названии
Слова в описании


ИП Глухов Руслан Алексеевич, Свид-во о гос. рег. № 190616554 от от 07.04.2005 г., Мингорисполком.
Юр. адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Победителей, 125-185

Megabank.by - Купить дипломную работу в Минске

Разработка сайта 3D.BY

Оставьте свои данные и мы перезвоним!