Написание контрольных, курсовых, дипломных работ, выполнение задач, тестов, бизнес-планов

Не нашли подходящий заказ?

Заказать в 1 клик: /contactus

Главная \ Методичні вказівки \ ЕКОНОМЕТРИКА

ЕКОНОМЕТРИКА

« Назад

ЕКОНОМЕТРИКА 11.09.2013 02:37

Завдання №1. Парна лінійна регресія.

Варіант 1.

Дані про рівень безробіття в країні Y впродовж року, в залежності від місяця X представлені у таблиці:

Номер місяця	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Рівень безробіття, %	5,54	5,31	5,28	4,95	4,70	4,51	4,41	4,03	3,94	3,77

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати рівень безробіття у листопаді (11 місяці). Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 2.

Дані про залежність ринкової вартості автомобіля певної марки Y від пробігу X представлені у таблиці:

Пробіг, тис. км	50	70	90	110	130	150	170	190	210	230
Вартість, тис. грн.	110	105	102	95	90	84	79	69	60	58

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою є вартість автомобіля, що має пробіг 250 тис. км. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 3.

Дані про залежність середньої заробітної плати держслужбовця Y від його віку X представлені у таблиці:

Вік, років	40	42	44	46	48	50	52	54	56	58
Зар. плата, грн.	1237	1290	1359	1437	1460	1541	1578	1601	1680	1733

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою є заробітна плата держслужбовця, якому виповнилось 60 років. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 4.

Дані про залежність середнього балу студента Y від середньої кількості пропущених ним занять за місяць X представлені у таблиці:

Проп. занять, пар	1	4	7	10	13	16	19	22	25	28
Середній бал	4,78	4,71	4,67	4,58	4,27	4,01	3,84	3,71	3,51	3,21

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, яким є середній бал студента, який пропускає 31 пару за місяць. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 5.

Дані про залежність врожайності пшениці Y від кількості внесених добрив X представлені у таблиці:

Добрива, кг	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29
Врожайність, центнерів з гектару	30,3	31,1	31,7	32,6	33,5	34,3	34,5	35,7	36,2	37,1

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде врожайність, якщо внести 30 кг добрив. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 6.

Дані про залежність врожайності кукурудзи Y від середньої температури у серпні X представлені у таблиці:

Температура, º С	22,5	23	23,5	24	24,5	25	25,5	26	26,5	27
Врожайність, центнерів з гектару	41,4	42,1	42,7	43,3	43,6	44,2	44,9	45,4	46,3	46,4

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде врожайність, якщо середня температура у серпні становитиме 27,5 º С. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 7.

Дані про залежність прибутків компанії за рік Y від суми вкладених в рекламу коштів X представлені у таблиці:

Кошти, тис. грн.	70	80	90	100	110	120	130	140	150	160
Прибутки, тис. грн.	455	479	481	502	531	557	558	587	603	611

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть прибутки компанії, якщо вкласти в рекламу 170 тис. грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 8.

Дані про залежність середньої квартплати за місяць Y від вартості газу, що його купує країна в іноземних постачальників X,представлені у таблиці:

Вартість газу, $/тис. м³	50	60	70	80	90	100	110	120	130	140
Квартплата, грн.	215	227	230	249	258	271	273	285	298	304

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде квартплата, якщо газ коштуватиме 150 $/тис. м³. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 9.

Дані про залежність роздрібної вартості певного набору продуктів харчування Y від середньої вартості бензину X,представлені у таблиці:

Вартість бензину, грн./л	3,2	3,4	3,6	3,8	4,0	4,2	4,4	4,6	4,8	5,0
Вартість набору, грн.	114	115	124	131	132	137	139	143	145	147

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде вартість набору, якщо бензин коштуватиме 5,2 грн./л. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 10.

Дані про залежність роздрібної вартості певного набору кондитерських виробів Y від середньої вартості цукру X,представлені у таблиці:

Вартість цукру, грн./кг	3,0	3,2	3,4	3,6	3,8	4,0	4,2	4,4	4,6	4,8
Вартість набору, грн.	57	60	61	64	67	68	69	71	73	74

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде вартість набору, якщо цукор коштуватиме 5 грн./кг. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 11.

Дані про залежність кількості очок, набраних футбольною командою у чемпіонаті країни за сезон Y від середньої зарплати гравців X,представлені у таблиці:

Зарплата, тис. $	2	4	6	8	10	12	14	16	18	20
Кількість очок	24	30	35	37	45	51	57	59	65	71

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, скільки очок здобуде команда, в якої середня зарплата гравців становитиме 22 тис. $. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 12.

Дані про зміну прибутків фірми Y з часом X (в якості одиниці часу вибрано квартал; відлік ведеться від певної фіксованої дати),представлені у таблиці:

Час	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Прибутки, тис. $	77,3	80,2	80,3	84,5	86,2	88,3	90,1	92,7	93,5	96,3

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть прибутки фірми у 11 кварталі. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 13.

Дані про залежність попиту Y на певну модель телевізора від ціни X представлені у таблиці:

Ціна, грн.	1000	1020	1040	1060	1080	1100	1120	1140	1160	1180
Попит, тис шт.	81	78	73	65	60	57	54	48	40	38

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, яким буде попит при ціні 1200 грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 14.

Дані про залежність середніх витрат на технічне обслуговування Y певної моделі автомобіля від його віку X представлені у таблиці:

Вік, місяці

Витрати на обслуговування,

грн. на місяць

290

341

375

446

474

520

568

620

672

714

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати витрати при віці у 33 місяці. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 15.

Дані про залежність середніх витрат людини на придбання одягу Y від її доходів X представлені у таблиці:

Доход, грн. на місяць

500

700

900

1100

1300

1500

1700

1900

2100

2300

Витрати на одяг,

грн. на місяць

112

155

160

195

237

246

277

311

325

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть витрати на одяг при рівні доходів у 2500 грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 16.

Дані про зміну середньої заробітної плати в країні Y впродовж року, в залежності від місяця X представлені у таблиці:

Номер місяця

Заробітна плата,

грн. на місяць

920

959

985

1001

1028

1073

1101

1120

1153

1170

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати розмір заробітної плати у листопаді (11 місяці). Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 17.

Дані про залежність ринкової вартості автомобіля певної марки Y від пробігу X представлені у таблиці:

Пробіг, тис. км	40	60	80	100	120	140	160	180	200	220
Вартість, тис. грн.	127	124	117	114	110	101	100	94	90	88

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою є вартість автомобіля, що має пробіг 240 тис. км. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 18.

Дані про залежність середньої заробітної плати держслужбовця Y від його віку X представлені у таблиці:

Вік, років	41	43	45	47	49	51	53	55	57	59
Зар. плата, грн.	1251	1315	1361	1406	1499	1562	1631	1681	1748	1793

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою є заробітна плата держслужбовця, якому виповнилось 61 рік. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 19.

Проп. занять, пар	2	4	6	8	10	12	14	16	18	20
Середній бал	4,76	4,69	4,41	4,27	4,11	4,09	3,91	3,65	3,44	3,38

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, яким є середній бал студента, який пропускає 22 пари за місяць. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 20.

Дані про залежність врожайності пшениці Y від кількості внесених добрив X представлені у таблиці:

Добрива, кг	35	36	37	38	39	40	41	42	43	44
Врожайність, центнерів з гектару	35,2	35,8	36,4	36,5	37,4	37,6	38,1	38,8	39,1	39,4

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде врожайність, якщо внести 45 кг добрив. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 21.

Дані про залежність врожайності кукурудзи Y від середньої температури у серпні X представлені у таблиці:

Температура, º С	22	22,5	23	23,5	24	24,5	25	25,5	26	26,5
Врожайність, центнерів з гектару	45,7	46,8	47,3	48,9	49,9	50,5	52,4	53,1	54,4	55,1

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде врожайність, якщо середня температура у серпні становитиме 27 º С. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 22.

Дані про залежність прибутків компанії за рік Y від суми вкладених в рекламу коштів X представлені у таблиці:

Кошти, тис. грн.	140	150	160	170	180	190	200	210	220	230
Прибутки, тис. грн.	814	824	861	875	899	911	940	959	966	991

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть прибутки компанії, якщо вкласти в рекламу 240 тис. грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 23.

Вартість газу, $/тис. м³	40	50	60	70	80	90	100	110	120	130
Квартплата, грн.	201	214	230	237	250	260	277	291	302	307

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде квартплата, якщо газ коштуватиме 140 $/тис. м³. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 24.

Вартість бензину, грн./л	3,3	3,5	3,7	3,9	4,1	4,3	4,5	4,7	4,9	5,1
Вартість набору, грн.	67	70	75	76	77	79	82	84	86	88

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде вартість набору, якщо бензин коштуватиме 5,3 грн./л. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 25.

Вартість цукру, грн./кг	3,1	3,3	3,5	3,7	3,9	4,1	4,3	4,5	4,7	4,9
Вартість набору, грн.	81	85	86	92	95	96	101	103	105	109

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якою буде вартість набору, якщо цукор коштуватиме 5,1 грн./кг. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 26.

Зарплата, тис. $	1	3	5	7	9	11	13	15	17	19
Кількість очок	20	25	32	33	41	47	49	58	62	67

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, скільки очок здобуде команда, в якої середня зарплата гравців становитиме 21 тис. $. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 27.

Час	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Прибутки, тис. $	41,2	44,5,2	44,8,3	47,9	48,6	50,2	53,3	53,8	55,4	57,5

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть прибутки фірми у 11 кварталі. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 28.

Дані про залежність попиту Y на певну модель телевізора від ціни X представлені у таблиці:

Ціна, грн.	1100	1120	1140	1160	1180	1200	1220	1240	1260	1280
Попит, тис шт.	77	75	67	60	58	51	48	45	40	35

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, яким буде попит при ціні 1300 грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 29.

Вік, місяці

Витрати на обслуговування,

грн. на місяць

311

328

350

352

374

393

402

428

445

459

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати витрати при віці у 24 місяці. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 30.

Дані про залежність середніх витрат людини на придбання одягу Y від її доходів X представлені у таблиці:

Доход, грн. на місяць

600

700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1500

Витрати на одяг,

грн. на місяць

108

121

155

172

188

212

242

264

280

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, якими будуть витрати на одяг при рівні доходів у 1600 грн. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 31.

Номер місяця

Заробітна плата,

грн. на місяць

1125

1159

1169

1212

1231

1257

1289

1317

1333

1361

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує лінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . Перевірити правильність розрахунків оцінок параметрів регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. З надійністю = 0,95 , використовуючи -статистику та критерій Фішера, оцінити адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати розмір заробітної плати у листопаді (11 місяці). Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 32.

Дані про рівень безробіття в країні Y впродовж року, в залежності від місяця X представлені у таблиці:

Номер місяця	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Рівень безробіття, %	4,21	4,15	4,11	4,01	3,92	3,85	3,80	3,74	3,61	3,65

Завдання №2. Нелінійна парна регресія.

Варіант 1.

Дані про залежність ціни пляшки марочного портвейну Y (у доларах) від його витримки X (у роках) представлені у таблиці:

Витримка, років	5	7	9	11	13	15	17	19	21	23
Ціна, $.	6,5	13,4	18,3	31,2	41,7	49,9	68,5	81,4	105,7	121,5

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну на пляшку портвейну, витриманого 25 років. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 2.

Дані про залежність вартості побудови атомної електростанції Y (у млн. доларів) від її номінальної потужності X (у мегаватах) представлені у таблиці:

Потужність, МВт	500	600	700	800	900	1000	1100	1200	1300	1400
Вартість, млн. $	372	431	471	522	548	595	618	621	668	687

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати вартість побудови електростанції у 1500 МВт. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 3.

Дані про залежність ціни одноповерхового будинку Y (у тисячах доларів) від його корисної площі X (у кв. метрах) представлені у таблиці:

Площа, м²	70	80	90	100	110	120	130	140	150	160
Ціна, тис. $	110	125	130	148	155	169	177	184	198	205

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну на будинок площею у 170 м². Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 4.

Дані про залежність вартості розміщення рекламного оголошення у газеті Y (у гривнях) від його площі X

(у квадратних сантиметрах) представлені у таблиці:

Площа, см²	200	210	220	230	240	250	260	270	280	290
Вартість, грн.	130	150	158	167	179	185	198	203	215	220

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при площі 300 см². Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 5.

Дані про залежність ціни яхти Y (у млн. $) від її довжини X (у метрах) представлені у таблиці:

Довжина, м	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80
Вартість, млн. $	20	25	31	37	41	52	57	64	74	80

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при довжині у 85 м. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 6.

Дані про залежність попиту на певну модель мобільного телефону Y (у тис. шт) від ціни на нього X (у грн.) представлені у таблиці:

Ціна, грн.	800	820	840	860	880	900	920	940	960	980
Попит, тис. шт.	375	360	354	340	322	317	303	297	279	270

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати попит при ціні у 990 грн. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 7.

Дані про залежність залежність темпу росту ВВП країни Y від вартості газу, що його купує країна в іноземних постачальників X, представлені у таблиці:

Вартість газу, $/тис. м³	50	60	70	80	90	100	110	120	130	140
Темп росту ВВП, %	12,3	11,9	11,2	11,1	10,5	10,2	10,2	9,7	9,5	9,4

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати темп росту ВВП при ціні на газ у 150 $/тис. м³. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 8.

Дані про залежність доходу корпорації за рік Y (у млн. доларів) від коштів, вкладених в рекламу своєї продукції X (у млн. доларів), представлені у таблиці:

Кошти, вкладені в рекламу, млн. $	40	50	60	70	80	90	100	110	120	130
Доход, млн. $	750	815	860	879	912	922	947	952	962	970

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, який буде доход, якщо вкласти в рекламу 140 млн. доларів. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 9.

Витримка, років	5	7	9	11	13	15	17	19	21	23
Ціна, $.	8,3	15,6	23,9	31,2	48,4	62,0	77,9	97,8	115,9	141,1

Варіант 10.

Потужність, МВт	500	600	700	800	900	1000	1100	1200	1300	1400
Вартість, млн. $	397	461	501	549	580	622	642	677	701	722

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати вартість побудови електростанції у 1500 МВт. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 11.

Площа, м²	70	80	90	100	110	120	130	140	150	160
Ціна, тис. $	128	140	162	170	189	195	218	221	237	245

Варіант 12.

Дані про залежність вартості розміщення рекламного оголошення у газеті Y (у гривнях) від його площі X

(у квадратних сантиметрах) представлені у таблиці:

Площа, см²	200	210	220	230	240	250	260	270	280	290
Вартість, грн.	180	212	231	262	280	305	327	335	356	370

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при площі 300 см². Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 13.

Дані про залежність ціни яхти Y (у млн. $) від її довжини X (у метрах) представлені у таблиці:

Довжина, м	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80
Вартість, млн. $	25	31	33	44	48	52	67	73	80	90

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при довжині у 85 м. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 14.

Дані про залежність попиту на певну модель мобільного телефону Y (у тис. шт.) від ціни на нього X (у грн.) представлені у таблиці:

Ціна, грн.	800	820	840	860	880	900	920	940	960	980
Попит, тис. шт.	255	248	245	231	230	222	214	212	210	201

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати попит при ціні у 990 грн. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 15.

Вартість газу, $/тис. м³	50	60	70	80	90	100	110	120	130	140
Темп росту ВВП, %	14,1	13,3	12,1	11,7	10,9	10,5	9,4	9,3	8,8	8,5

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати темп росту ВВП при ціні на газ у 150 $/тис. м³. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 16.

Кошти, вкладені в рекламу, млн. $	40	50	60	70	80	90	100	110	120	130
Доход, млн. $	570	633	689	722	756	768	779	788	805	810

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, який буде доход, якщо вкласти в рекламу 140 млн. доларів. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 17.

Дані про залежність ціни яхти Y (у млн. $) від її довжини X (у метрах) представлені у таблиці:

Довжина, м	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80
Вартість, млн. $	20	25	31	37	41	52	57	64	74	80

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при довжині у 85 м. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 18.

Ціна, грн.	800	820	840	860	880	900	920	940	960	980
Попит, тис. шт.	375	360	354	340	322	317	303	297	279	270

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати попит при ціні у 990 грн. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 19.

Вартість газу, $/тис. м³	50	60	70	80	90	100	110	120	130	140
Темп росту ВВП, %	12,3	11,9	11,2	11,1	10,5	10,2	10,2	9,7	9,5	9,4

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати темп росту ВВП при ціні на газ у 150 $/тис. м³. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 20.

Кошти, вкладені в рекламу, млн. $	40	50	60	70	80	90	100	110	120	130
Доход, млн. $	750	815	860	879	912	922	947	952	962	970

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, який буде доход, якщо вкласти в рекламу 140 млн. доларів. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 21.

Витримка, років	5	7	9	11	13	15	17	19	21	23
Ціна, $.	6,5	13,4	18,3	31,2	41,7	49,9	68,5	81,4	105,7	121,5

Варіант 22.

Потужність, МВт	500	600	700	800	900	1000	1100	1200	1300	1400
Вартість, млн. $	372	431	471	522	548	595	618	621	668	687

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати вартість побудови електростанції у 1500 МВт. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 23.

Площа, м²	70	80	90	100	110	120	130	140	150	160
Ціна, тис. $	110	125	130	148	155	169	177	184	198	205

Варіант 24.

Дані про залежність вартості розміщення рекламного оголошення у газеті Y (у гривнях) від його площі X

(у квадратних сантиметрах) представлені у таблиці:

Площа, см²	200	210	220	230	240	250	260	270	280	290
Вартість, грн.	130	150	158	167	179	185	198	203	215	220

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при площі 300 см². Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 25.

Дані про залежність ціни яхти Y (у млн. $) від її довжини X (у метрах) представлені у таблиці:

Довжина, м	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80
Вартість, млн. $	25	31	33	44	48	52	67	73	80	90

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при довжині у 85 м. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 26.

Ціна, грн.	800	820	840	860	880	900	920	940	960	980
Попит, тис. шт.	255	248	245	231	230	222	214	212	210	201

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати попит при ціні у 990 грн. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 27.

Вартість газу, $/тис. м³	50	60	70	80	90	100	110	120	130	140
Темп росту ВВП, %	14,1	13,3	12,1	11,7	10,9	10,5	9,4	9,3	8,8	8,5

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати темп росту ВВП при ціні на газ у 150 $/тис. м³. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 28.

Кошти, вкладені в рекламу, млн. $	40	50	60	70	80	90	100	110	120	130
Доход, млн. $	570	633	689	722	756	768	779	788	805	810

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати, який буде доход, якщо вкласти в рекламу 140 млн. доларів. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 29.

Витримка, років	5	7	9	11	13	15	17	19	21	23
Ціна, $.	8,3	15,6	23,9	31,2	48,4	62,0	77,9	97,8	115,9	141,1

Варіант 30.

Потужність, МВт	500	600	700	800	900	1000	1100	1200	1300	1400
Вартість, млн. $	397	461	501	549	580	622	642	677	701	722

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,95 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати вартість побудови електростанції у 1500 МВт. Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Варіант 31.

Площа, м²	70	80	90	100	110	120	130	140	150	160
Ціна, тис. $	128	140	162	170	189	195	218	221	237	245

Варіант 32.

Дані про залежність вартості розміщення рекламного оголошення у газеті Y (у гривнях) від його площі X (у квадратних сантиметрах) представлені у таблиці:

Площа, см²	200	210	220	230	240	250	260	270	280	290
Вартість, грн.	180	212	231	262	280	305	327	335	356	370

Припустимо, що між показником Y і фактором X існує квазілінійна залежність. Знайти оцінки параметрів регресії . З надійністю = 0,9 за критерієм Фішера зробити висновок про адекватність прийнятої стохастичної залежності. Використовуючи побудовану регресію, спрогнозувати ціну при площі 300 см². Знайти: з надійністю довірчу зону базисних даних, з надійністю інтервальну оцінку прогнозу, коефіцієнти еластичності для базисних значень та прогнозу. Побудувати графіки: статистичних даних, лінії регресії та її довірчої зони.

Завдання №3. Елементи кореляційного аналізу .

Економічний показник залежить від трьох факторів .На основі статистичних даних за 15 спостережень побудувати кореляційну матрицю. Використовуючи -критерій, з надійністю = 0,95 оцінити наявність загальної мультиколінеарності. Якщо існує загальна мультиколінеарність, то, використовуючи статистику з надійністю = 0,95 , виявити пари факторів, між якими існує мультиколінеарність. Якщо такі пари існують, то один із факторів цієї пари виключити із розгляду. Перевірити, що між факторами, що залишились, немає мультиколінеарності.

Варіант 1.

x1	x2	x3
2,5	15,3	10,1
3,7	2,4	12,9
3,9	11,3	13,1
4,1	21,7	13,3
5,2	33,4	14,5
5,5	5,5	16,2
6,4	11,1	17,7
6,6	23,4	18,4
7,4	22,7	21,1
7,9	10,9	20,9
8,2	13,2	21,4
8,3	24,2	21,8
8,5	12,2	22,1
9,3	32,1	23,5
10	8,8	25,4

Варіант 2.

x1	x2	x3
3,1	18,2	43,8
3,3	16,3	42,4
3,5	11,5	43
3,7	10,3	42,6
3,9	24,9	43,1
4,1	6	41,8
4,3	22,2	41,3
4,5	14	41
4,7	29,1	40
4,9	12,5	40,2
5,1	13,7	39
5,3	4,6	39,1
5,5	10,2	38,8
5,7	25,6	38,6
5,9	7,7	38,3

Варіант 3.

x1	x2	x3
1	5,7	7,2
2	9	12,5
3	4,2	18,4
4	11,7	21,2
5	42,7	27,6
6	67,3	26,9
7	22,2	37,5
8	17,2	44,4
9	21,7	47,7
10	4,6	52,8
11	15	57,6
12	23,7	64,1
13	32,4	68
14	45,7	73,5
15	9,5	79,4

Варіант 4.

x1	x2	x3
22,1	1,5	61
24,3	2,7	52
25	28	50
26,2	9,4	45
26,3	4,2	44
26,7	21,5	43
27,4	20	42
27,9	12,2	40
28,5	1	37
29,9	25,1	31
30,1	11,8	29
32,3	31	20
32,7	12,8	19
33,8	22,1	14
34	8,9	13

Варіант 5.

x1	x2	x3
15	2,4	91
17	2,7	88
18	28	85
21	8,5	79
25	4,2	70
27	21,5	66
28	20	64
30	12,2	60
31	2	58
33	25,1	55
35	11,8	51
38	31	52
40	12,8	40
41	18	38
42	8,9	36

Варіант 6.

x1	x2	x3
2	3,1	24
4	2,6	27
6	27	29
8	9,4	33
10	5,3	34
12	5,5	38
14	24	41
16	15	45
18	3	46
20	22	51
22	13,7	53
24	29	55
26	11	58
28	19	63
30	7	65

Варіант 7.

x1	x2	x3
5	7	43
6	3	41
7	12	41
8	2	37
9	4	36
10	22	34
11	15	33
12	5	33
13	4	30
14	21	28
15	13	27
16	31	25
17	9	24
18	20	23
19	8	21

Варіант 8.

x1	x2	x3
3	12	12,2
3,1	2	11
3,2	15	10,8
3,3	8	10,2
3,4	9	9,8
3,5	17	9,5
3,6	13	9,1
3,7	4	8,8
3,8	7	8,5
3,9	18	8,5
4	11	8,1
4,1	25	7,6
4,2	8	7,3
4,3	16	7,1
4,4	7	6,5

Варіант 9.

x1	x2	x3
6	15	20,1
6,1	10	19,4
6,2	21	19,5
6,3	22	18,9
6,4	3	18,3
6,5	18	17,6
6,6	12	17,2
6,7	5	16,4
6,8	8	16,1
6,9	19	15,4
7	12	14,9
7,1	27	14,4
7,2	7	14,3
7,3	17	13,2
7,4	8	13,1

Варіант 10.

x1	x2	x3
8	21	45
9	6	46
10	18	51
11	10	52
12	21	57
13	12	60
14	31	63
15	4	67
16	8	69
17	9	72
18	17	75
19	26	79
20	8	81
21	11	83
22	15	87

Варіант 11.

x1	x2	x3
10	51	37
11	41	39
12	33	43
13	52	47
14	54	51
15	31	52
16	42	54
17	47	55
18	32	57
19	57	59
20	33	60
21	34	64
22	57	65
23	42	67
24	44	69

Варіант 12.

x1	x2	x3
3,5	3,1	5,7
4	2,8	7,2
4,5	7,4	8,8
5	1,1	10,3
5,5	3,2	11,9
6	7,9	13,4
6,5	2,2	14,1
7	2,3	16,2
7,5	6,7	18,4
8	3,4	19,3
8,5	5,7	20
9	9,6	22,1
9,5	8,5	23,8
10	3,7	25,5
10,5	4,8	27,1

Варіант 13.

x1	x2	x3
12,4	8,7	37,9
12,8	9,1	36,5
13,2	6,5	35,3
13,6	9,9	34,2
14	6,4	33,3
14,4	5,7	31,1
14,8	8,8	30,1
15,2	4,4	29,8
15,6	6,9	27,9
16	3,7	27,8
16,4	4,8	25,4
16,8	3,8	25,1
17,2	3,7	23,3
17,6	6,9	22,2
18	9,5	21

Варіант 14.

x1	x2	x3
15	35	126
17	12	120
19	20	116
21	27	112
23	8	108
25	11	104
27	24	99
29	96	95
31	77	92
33	32	88
35	11	84
37	56	80
39	40	75
41	50	72
43	41	67

Варіант 15.

x1	x2	x3
10	21	19
15	29	21
20	22	21,5
25	24	23,5
30	27	26
35	22	26,5
40	20	28
45	29	30,5
50	24	31,5
55	23	33,5
60	27	35
65	28	36,5
70	21	38
75	22	40,5
80	25	41,5

Варіант 16.

x1	x2	x3
12,2	5	100,1
12,5	50	102,4
12,8	25	104,7
13,1	15	106,8
13,4	10	108,8
13,7	45	114,1
14	40	114,9
14,3	35	115,1
14,6	5	117,2
14,9	10	120,2
15,2	15	121,5
15,5	40	123,1
15,8	15	125,8
16,1	20	127,7
16,4	25	129,9

Варіант 17.

x1	x2	x3
15	2,4	91
17	2,7	88
18	28	85
21	8,5	79
25	4,2	70
27	21,5	66
28	20	64
30	12,2	60
31	2	58
33	25,1	55
35	11,8	51
38	31	52
40	12,8	40
41	18	38
42	8,9	36

Варіант 18.

x1	x2	x3
2	3,1	24
4	2,6	27
6	27	29
8	9,4	33
10	5,3	34
12	5,5	38
14	24	41
16	15	45
18	3	46
20	22	51
22	13,7	53
24	29	55
26	11	58
28	19	63
30	7	65

Варіант 19.

x1	x2	x3
5	7	43
6	3	41
7	12	41
8	2	37
9	4	36
10	22	34
11	15	33
12	5	33
13	4	30
14	21	28
15	13	27
16	31	25
17	9	24
18	20	23
19	8	21

Варіант 20.

x1	x2	x3
3	12	12,2
3,1	2	11
3,2	15	10,8
3,3	8	10,2
3,4	9	9,8
3,5	17	9,5
3,6	13	9,1
3,7	4	8,8
3,8	7	8,5
3,9	18	8,5
4	11	8,1
4,1	25	7,6
4,2	8	7,3
4,3	16	7,1
4,4	7	6,5

Варіант 21.

x1	x2	x3
6	15	20,1
6,1	10	19,4
6,2	21	19,5
6,3	22	18,9
6,4	3	18,3
6,5	18	17,6
6,6	12	17,2
6,7	5	16,4
6,8	8	16,1
6,9	19	15,4
7	12	14,9
7,1	27	14,4
7,2	7	14,3
7,3	17	13,2
7,4	8	13,1

Варіант 22.

x1	x2	x3
8	21	45
9	6	46
10	18	51
11	10	52
12	21	57
13	12	60
14	31	63
15	4	67
16	8	69
17	9	72
18	17	75
19	26	79
20	8	81
21	11	83
22	15	87

Варіант 23.

x1	x2	x3
10	51	37
11	41	39
12	33	43
13	52	47
14	54	51
15	31	52
16	42	54
17	47	55
18	32	57
19	57	59
20	33	60
21	34	64
22	57	65
23	42	67
24	44	69

Варіант 24.

x1	x2	x3
3,5	3,1	5,7
4	2,8	7,2
4,5	7,4	8,8
5	1,1	10,3
5,5	3,2	11,9
6	7,9	13,4
6,5	2,2	14,1
7	2,3	16,2
7,5	6,7	18,4
8	3,4	19,3
8,5	5,7	20
9	9,6	22,1
9,5	8,5	23,8
10	3,7	25,5
10,5	4,8	27,1

Варіант 25.

x1	x2	x3
12,4	8,7	37,9
12,8	9,1	36,5
13,2	6,5	35,3
13,6	9,9	34,2
14	6,4	33,3
14,4	5,7	31,1
14,8	8,8	30,1
15,2	4,4	29,8
15,6	6,9	27,9
16	3,7	27,8
16,4	4,8	25,4
16,8	3,8	25,1
17,2	3,7	23,3
17,6	6,9	22,2
18	9,5	21

Варіант 26.

x1	x2	x3
15	35	126
17	12	120
19	20	116
21	27	112
23	8	108
25	11	104
27	24	99
29	96	95
31	77	92
33	32	88
35	11	84
37	56	80
39	40	75
41	50	72
43	41	67

Варіант 27.

x1	x2	x3
10	21	19
15	29	21
20	22	21,5
25	24	23,5
30	27	26
35	22	26,5
40	20	28
45	29	30,5
50	24	31,5
55	23	33,5
60	27	35
65	28	36,5
70	21	38
75	22	40,5
80	25	41,5

Варіант 28.

x1	x2	x3
12,2	5	100,1
12,5	50	102,4
12,8	25	104,7
13,1	15	106,8
13,4	10	108,8
13,7	45	114,1
14	40	114,9
14,3	35	115,1
14,6	5	117,2
14,9	10	120,2
15,2	15	121,5
15,5	40	123,1
15,8	15	125,8
16,1	20	127,7
16,4	25	129,9

Варіант 29.

x1	x2	x3
2,5	15,3	10,1
3,7	2,4	12,9
3,9	11,3	13,1
4,1	21,7	13,3
5,2	33,4	14,5
5,5	5,5	16,2
6,4	11,1	17,7
6,6	23,4	18,4
7,4	22,7	21,1
7,9	10,9	20,9
8,2	13,2	21,4
8,3	24,2	21,8
8,5	12,2	22,1
9,3	32,1	23,5
10	8,8	25,4

Варіант 30.

x1	x2	x3
3,1	18,2	43,8
3,3	16,3	42,4
3,5	11,5	43
3,7	10,3	42,6
3,9	24,9	43,1
4,1	6	41,8
4,3	22,2	41,3
4,5	14	41
4,7	29,1	40
4,9	12,5	40,2
5,1	13,7	39
5,3	4,6	39,1
5,5	10,2	38,8
5,7	25,6	38,6
5,9	7,7	38,3

Варіант 31.

x1	x2	x3
1	5,7	7,2
2	9	12,5
3	4,2	18,4
4	11,7	21,2
5	42,7	27,6
6	67,3	26,9
7	22,2	37,5
8	17,2	44,4
9	21,7	47,7
10	4,6	52,8
11	15	57,6
12	23,7	64,1
13	32,4	68
14	45,7	73,5
15	9,5	79,4

Варіант 32.

x1	x2	x3
22,1	1,5	61
24,3	2,7	52
25	28	50
26,2	9,4	45
26,3	4,2	44
26,7	21,5	43
27,4	20	42
27,9	12,2	40
28,5	1	37
29,9	25,1	31
30,1	11,8	29
32,3	31	20
32,7	12,8	19
33,8	22,1	14
34	8,9	13

Завдання № 4. Множинна лінійна регресія.

Економічний показник залежить від двох факторів та . Дані за 15 спостережень розміщені у таблиці. Знайти оцінки параметрів лінійної регресії. Результат перевірити, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. Використовуючи статистику з надійністю оцінити значущість параметрів регресії. Перевірити адекватність прийнятої математичної моделі статистичним даним на основі критерію Фішера з надійністю . Якщо математична модель із заданою надійністю адекватна експериментальним даним, то знайти значення прогнозу показника для значень факторів, які кожен студент вибирає самостійно. Знайти довірчий інтервал прогнозу із надійністю , частинні коефіцієнти еластичності для точки прогнозу. На основі отриманих розрахунків зробити економічний аналіз.

Варіант 1.

x1	x2	Y
2,5	15,3	43,5
3,7	2,4	20,4
3,9	11,3	39,1
4,1	21,7	60,9
5,2	33,4	88,2
5,5	5,5	33,1
6,4	11,1	45,2
6,6	23,4	73,5
7,4	22,7	72,6
7,9	10,9	50,5
8,2	13,2	57
8,3	24,2	79,3
8,5	12,2	55,9
9,3	32,1	97,8
10	8,8	53,7

Варіант 2.

x1	x2	Y
3,1	18,2	51,7
3,3	16,3	46,5
3,5	11,5	37,5
3,7	10,3	36,7
3,9	24,9	68,5
4,1	6	27,3
4,3	22,2	63,3
4,5	14	45,5
4,7	29,1	78,3
4,9	12,5	44,7
5,1	13,7	49,7
5,3	4,6	31,1
5,5	10,2	40,9
5,7	25,6	74,3
5,9	7,7	37,1

Варіант 3.

x1	x2	Y
1	5,7	51
2	9	28
3	4,2	29,4
4	11,7	94
5	42,7	33
6	67,3	174,6
7	22,2	50
8	17,2	82,4
9	21,7	97,4
10	4,6	74,2
11	15	135
12	23,7	120,4
13	32,4	93
14	45,7	170,4
15	9,5	92

Варіант 4.

x1	x2	Y
22,1	1,5	74,3
24,3	2,7	84,3
25	28	133
26,2	9,4	104,4
26,3	4,2	92,3
26,7	21,5	129,1
27,4	20	125,2
27,9	12,2	114,1
28,5	1	94,5
29,9	25,1	143,9
30,1	11,8	119,9
32,3	31	165,9
32,7	12,8	127,7
33,8	22,1	151,6
34	8,9	123,8

Варіант 5.

x1	x2	Y
15	2,4	55,8
17	2,7	60,4
18	28	117
21	8,5	84
25	4,2	89,4
27	21,5	128
28	20	129
30	12,2	118,4
31	2	104
33	25,1	157,2
35	11,8	135,6
38	31	184
40	12,8	153,6
41	18	167
42	8,9	147,8

Варіант 6.

x1	x2	Y
2	3,1	18,2
4	2,6	23,2
6	27	75
8	9,4	48,8
10	5,3	43,6
12	5,5	51
14	24	97
16	15	85
18	3	63
20	22	107
22	13,7	99,4
24	29	132
26	11	102
28	19	128
30	7	109

Варіант 7.

x1	x2	Y
5	7	35
6	3	27
7	12	52
8	2	35
9	4	44
10	22	76
11	15	67
12	5	53
13	4	50
14	21	87
15	13	74
16	31	112
17	9	75
18	20	99
19	8	79

Варіант 8.

x1	x2	Y
3	12	39
3,1	2	17,3
3,2	15	46,6
3,3	8	32,9
3,4	9	34,2
3,5	17	48,5
3,6	13	44,8
3,7	4	23,1
3,8	7	32,4
3,9	18	54,7
4	11	39
4,1	25	68,3
4,2	8	31,6
4,3	16	47,9
4,4	7	33,2

Варіант 9.

x1	x2	Y
6	15	51
6,1	10	42,3
6,2	21	68,6
6,3	22	65,9
6,4	3	31,2
6,5	18	62,5
6,6	12	45,8
6,7	5	37,1
6,8	8	43,4
6,9	19	65,7
7	12	51
7,1	27	82,3
7,2	7	41,6
7,3	17	60,9
7,4	8	41,2

Варіант 10.

x1	x2	Y
8	21	74
9	6	42
10	18	71
11	10	57
12	21	83
13	12	69
14	31	105
15	4	57
16	8	65
17	9	73
18	17	95
19	26	111
20	8	82
21	11	93
22	15	100

Варіант 11.

x1	x2	Y
10	51	138
11	41	121
12	33	105
13	52	143
14	54	158
15	31	114
16	42	137
17	47	151
18	32	127
19	57	179
20	33	133
21	34	135
22	57	182
23	42	157
24	44	169

Варіант 12.

x1	x2	Y
3,5	3,1	22,7
4	2,8	24,6
4,5	7,4	33,3
5	1,1	21,2
5,5	3,2	26,9
6	7,9	38,8
6,5	2,2	29,9
7	2,3	30,6
7,5	6,7	42,9
8	3,4	34,8
8,5	5,7	41,9
9	9,6	55,2
9,5	8,5	53,5
10	3,7	44,4
10,5	4,8	44,1

Варіант 13.

x1	x2	Y
12,4	8,7	58,6
12,8	9,1	63,6
13,2	6,5	59,6
13,6	9,9	63,6
14	6,4	57,8
14,4	5,7	58,6
14,8	8,8	67
15,2	4,4	59,4
15,6	6,9	67,6
16	3,7	61,4
16,4	4,8	64,8
16,8	3,8	64
17,2	3,7	62
17,6	6,9	71,6
18	9,5	79

Варіант 14.

x1	x2	Y
15	35	123
17	12	81
19	20	101
21	27	125
23	8	91
25	11	102
27	24	131
29	96	282
31	77	256
33	32	164
35	11	137
37	56	229
39	40	201
41	50	227
43	41	218

Варіант 15.

x1	x2	Y
10	21	78
15	29	105
20	22	107
25	24	129
30	27	144
35	22	155
40	20	167
45	29	197
50	24	205
55	23	213
60	27	237
65	28	258
70	21	259
75	22	274
80	25	293

Варіант 16.

x1	x2	Y
12,2	5	53,6
12,5	50	141,5
12,8	25	94,4
13,1	15	75,3
13,4	10	64,2
13,7	45	137,1
14	40	128
14,3	35	118,9
14,6	5	59,8
14,9	10	67,7
15,2	15	81,6
15,5	40	133,5
15,8	15	84,4
16,1	20	95,3
16,4	25	107,2

Варіант 17.

x1	x2	Y
15	2,4	55,8
17	2,7	60,4
18	28	117
21	8,5	84
25	4,2	89,4
27	21,5	128
28	20	129
30	12,2	118,4
31	2	104
33	25,1	157,2
35	11,8	135,6
38	31	184
40	12,8	153,6
41	18	167
42	8,9	147,8

Варіант 18.

x1	x2	Y
2	3,1	18,2
4	2,6	23,2
6	27	75
8	9,4	48,8
10	5,3	43,6
12	5,5	51
14	24	97
16	15	85
18	3	63
20	22	107
22	13,7	99,4
24	29	132
26	11	102
28	19	128
30	7	109

Варіант 19.

x1	x2	Y
5	7	35
6	3	27
7	12	52
8	2	35
9	4	44
10	22	76
11	15	67
12	5	53
13	4	50
14	21	87
15	13	74
16	31	112
17	9	75
18	20	99
19	8	79

Варіант 20.

x1	x2	Y
3	12	39
3,1	2	17,3
3,2	15	46,6
3,3	8	32,9
3,4	9	34,2
3,5	17	48,5
3,6	13	44,8
3,7	4	23,1
3,8	7	32,4
3,9	18	54,7
4	11	39
4,1	25	68,3
4,2	8	31,6
4,3	16	47,9
4,4	7	33,2

Варіант 21.

x1	x2	Y
6	15	51
6,1	10	42,3
6,2	21	68,6
6,3	22	65,9
6,4	3	31,2
6,5	18	62,5
6,6	12	45,8
6,7	5	37,1
6,8	8	43,4
6,9	19	65,7
7	12	51
7,1	27	82,3
7,2	7	41,6
7,3	17	60,9
7,4	8	41,2

Варіант 22.

x1	x2	Y
8	21	74
9	6	42
10	18	71
11	10	57
12	21	83
13	12	69
14	31	105
15	4	57
16	8	65
17	9	73
18	17	95
19	26	111
20	8	82
21	11	93
22	15	100

Варіант 23.

x1	x2	Y
10	51	138
11	41	121
12	33	105
13	52	143
14	54	158
15	31	114
16	42	137
17	47	151
18	32	127
19	57	179
20	33	133
21	34	135
22	57	182
23	42	157
24	44	169

Варіант 24.

x1	x2	Y
3,5	3,1	22,7
4	2,8	24,6
4,5	7,4	33,3
5	1,1	21,2
5,5	3,2	26,9
6	7,9	38,8
6,5	2,2	29,9
7	2,3	30,6
7,5	6,7	42,9
8	3,4	34,8
8,5	5,7	41,9
9	9,6	55,2
9,5	8,5	53,5
10	3,7	44,4
10,5	4,8	44,1

Варіант 25.

x1	x2	Y
12,4	8,7	58,6
12,8	9,1	63,6
13,2	6,5	59,6
13,6	9,9	63,6
14	6,4	57,8
14,4	5,7	58,6
14,8	8,8	67
15,2	4,4	59,4
15,6	6,9	67,6
16	3,7	61,4
16,4	4,8	64,8
16,8	3,8	64
17,2	3,7	62
17,6	6,9	71,6
18	9,5	79

Варіант 26.

x1	x2	Y
15	35	123
17	12	81
19	20	101
21	27	125
23	8	91
25	11	102
27	24	131
29	96	282
31	77	256
33	32	164
35	11	137
37	56	229
39	40	201
41	50	227
43	41	218

Варіант 27.

x1	x2	Y
10	21	78
15	29	105
20	22	107
25	24	129
30	27	144
35	22	155
40	20	167
45	29	197
50	24	205
55	23	213
60	27	237
65	28	258
70	21	259
75	22	274
80	25	293

Варіант 28.

x1	x2	Y
12,2	5	53,6
12,5	50	141,5
12,8	25	94,4
13,1	15	75,3
13,4	10	64,2
13,7	45	137,1
14	40	128
14,3	35	118,9
14,6	5	59,8
14,9	10	67,7
15,2	15	81,6
15,5	40	133,5
15,8	15	84,4
16,1	20	95,3
16,4	25	107,2

Варіант 29.

x1	x2	Y
2,5	15,3	43,5
3,7	2,4	20,4
3,9	11,3	39,1
4,1	21,7	60,9
5,2	33,4	88,2
5,5	5,5	33,1
6,4	11,1	45,2
6,6	23,4	73,5
7,4	22,7	72,6
7,9	10,9	50,5
8,2	13,2	57
8,3	24,2	79,3
8,5	12,2	55,9
9,3	32,1	97,8
10	8,8	53,7

Варіант 30.

x1	x2	Y
3,1	18,2	51,7
3,3	16,3	46,5
3,5	11,5	37,5
3,7	10,3	36,7
3,9	24,9	68,5
4,1	6	27,3
4,3	22,2	63,3
4,5	14	45,5
4,7	29,1	78,3
4,9	12,5	44,7
5,1	13,7	49,7
5,3	4,6	31,1
5,5	10,2	40,9
5,7	25,6	74,3
5,9	7,7	37,1

Варіант 31.

x1	x2	Y
1	5,7	51
2	9	28
3	4,2	29,4
4	11,7	94
5	42,7	33
6	67,3	174,6
7	22,2	50
8	17,2	82,4
9	21,7	97,4
10	4,6	74,2
11	15	135
12	23,7	120,4
13	32,4	93
14	45,7	170,4
15	9,5	92

Варіант 32.

x1	x2	Y
22,1	1,5	74,3
24,3	2,7	84,3
25	28	133
26,2	9,4	104,4
26,3	4,2	92,3
26,7	21,5	129,1
27,4	20	125,2
27,9	12,2	114,1
28,5	1	94,5
29,9	25,1	143,9
30,1	11,8	119,9
32,3	31	165,9
32,7	12,8	127,7
33,8	22,1	151,6
34	8,9	123,8

Завдання №5. Регресія попиту на товари тривалого користування.

Припустимо, що регресія попиту на товари тривалого користування (автомобілі, телевізори, холодильники та інше) має вигляд , де – попит на товари тривалого користування; – залишок національного прибутку в ум. гр. од. (різниця між національним прибутком і затратами, необхідними для підтримання життєвого рівня); – середня ціна на товар тривалого користування; –кількість товару тривалого користування, який здають у брухт. Знайти оцінки параметрів регресії та перевірити адекватність прийнятої математичної моделі експериментальним даним. Якщо модель адекватна експериментальним даним, то оцінити середнє значення прогнозу та його надійний інтервал з надійністю . Точку, в якій буде рахуватись прогноз, кожний студент обирає самостійно.

На основі отриманої економетричної моделі зробити висновки.

Варіант 1.

x1	x2	x3	Y
12000	810	4900	14470
12300	880	4850	13770
13100	850	4880	15030
13400	930	4950	14400
13800	910	4970	15080
13950	990	4990	14270
14010	970	5010	14600
14150	1010	5050	14350
14200	1050	5030	13900
14300	870	4800	15820
14500	850	4850	16300
14700	1030	5040	14220

Варіант 2.

x1	x2	x3	Y
500	150	1200	368
550	110	1350	493
600	205	1400	370
650	170	1300	435
700	135	1250	521
750	145	1400	550
800	150	1450	575
850	135	1500	655
900	1050	1350	194
950	180	1400	585
1000	200	1450	580
1050	180	1350	624

Варіант 3.

x1	x2	x3	Y
480	576	1100	175
488	390	1120	235
496	378	1050	237
504	450	1150	218
512	470	1090	211
520	522	1080	195
528	530	1050	197
536	545	1080	198
544	395	1130	255
552	477	1100	225
560	490	1080	221
568	510	1060	217

Варіант 4.

x1	x2	x3	Y
1320	27	110	1205
1345	43	150	1001
1370	29	145	1325
1395	35	135	1150
1420	38	140	1120
1445	33	125	1195
1470	41	130	1065
1495	46	145	1042
1520	47	150	1057
1545	40	145	1183
1570	38	140	1235
1595	35	130	1289

Варіант 5.

x1	x2	x3	Y
150	137	1320	383
155	131	1355	412
160	144	1427	405
165	138	1412	423
170	135	1400	440
175	133	1395	455
180	137	1377	459
185	139	1480	472
190	142	1430	471
195	137	1448	496
200	138	1420	498
205	143	1379	488

Варіант 6.

x1	x2	x3	Y
1150	37	560	3712
1200	48	585	3273
1250	44	577	3572
1300	43	503	3498
1350	46	517	3455
1400	38	588	4357
1450	35	601	4867
1500	40	592	4479
1550	38	583	4751
1600	36	571	4920
1650	33	579	5370
1700	37	605	5489

Варіант 7.

x1	x2	x3	Y
8000	78	570	7141
8500	57	510	9172
9000	65	625	9629
9500	68	637	9837
10000	75	497	8436
10500	70	555	9789
11000	78	657	10180
11500	81	580	9786
12000	74	597	10978
12500	70	602	11845
13000	71	611	12340
13500	79	624	11805

Варіант 8.

x1	x2	x3	Y
845	274	138	498
850	278	120	462
855	281	144	506
860	271	165	552
865	272	148	529
870	278	137	501
875	285	140	500
880	288	145	511
885	273	158	557
890	271	152	552
895	270	159	567
900	279	169	575

Варіант 9.

x1	x2	x3	Y
185	546	1470	15,7
190	580	1378	14,4
195	503	1390	16,8
200	540	1410	16,4
205	547	1455	16,8
210	596	1608	16,7
215	584	1573	17,1
220	599	1545	16,9
225	530	1569	19,2
230	544	1482	18,9
235	555	1492	18,1
240	575	1505	18,5

Варіант 10.

x1	x2	x3	Y
650	805	89	30
660	880	110	31
670	855	125	35
680	930	104	29
690	930	109	31
700	990	111	29
710	970	124	31
720	990	122	32
730	1010	118	33
740	870	109	34
750	870	105	34
760	1030	118	32

Варіант 11.

x1	x2	x3	Y
320	1430	790	252
325	1370	800	269
330	1450	770	255
335	1480	820	263
340	1410	800	274
345	1420	810	270
350	1430	770	268
355	1380	760	277
360	1370	790	288
365	1420	810	291
370	1390	830	304
375	1440	790	291

Варіант 12.

x1	x2	x3	Y
520	450	1120	648
530	475	1135	636
540	440	1140	686
550	480	1154	660
560	460	1162	694
570	455	1205	725
580	485	1150	687
590	475	1165	712
600	450	1180	759
610	445	1175	770
620	450	1150	767
630	455	1145	772

Варіант 13.

x1	x2	x3	Y
550	430	810	765
555	410	825	818
560	415	840	815
565	445	855	788
570	430	865	825
575	435	845	805
580	445	835	795
585	420	845	840
590	430	875	855
595	440	880	844
600	450	840	812
605	445	850	834

Варіант 14.

x1	x2	x3	Y
950	1150	4900	1115
960	1200	4850	1080
970	1100	4880	1180
980	1140	4950	1175
990	1110	4970	1205
1000	1185	4990	1150
1010	1190	5010	1170
1020	1175	5050	1195
1030	1210	5030	1175
1040	1180	4800	1180
1050	1135	4850	1225
1060	1200	5040	1210

Варіант 15.

x1	x2	x3	Y
700	550	310	620
710	510	380	735
720	580	350	650
730	575	345	655
740	525	365	730
750	510	340	725
760	585	330	655
770	560	385	740
780	555	375	745
790	545	335	720
800	585	325	685
810	590	545	890

Варіант 16.

x1	x2	x3	Y
550	754	645	318
560	768	637	313
570	730	681	338
580	738	625	328
590	810	601	305
600	790	655	328
610	788	674	337
620	801	612	323
630	820	639	329
640	774	629	343
650	786	637	344
660	796	644	348

Варіант 17.

x1	x2	x3	Y
150	137	1320	383
155	131	1355	412
160	144	1427	405
165	138	1412	423
170	135	1400	440
175	133	1395	455
180	137	1377	459
185	139	1480	472
190	142	1430	471
195	137	1448	496
200	138	1420	498
205	143	1379	488

Варіант 18.

x1	x2	x3	Y
1150	37	560	3712
1200	48	585	3273
1250	44	577	3572
1300	43	503	3498
1350	46	517	3455
1400	38	588	4357
1450	35	601	4867
1500	40	592	4479
1550	38	583	4751
1600	36	571	4920
1650	33	579	5370
1700	37	605	5489

Варіант 19.

x1	x2	x3	Y
8000	78	570	7141
8500	57	510	9172
9000	65	625	9629
9500	68	637	9837
10000	75	497	8436
10500	70	555	9789
11000	78	657	10180
11500	81	580	9786
12000	74	597	10978
12500	70	602	11845
13000	71	611	12340
13500	79	624	11805

Варіант 20.

x1	x2	x3	Y
845	274	138	498
850	278	120	462
855	281	144	506
860	271	165	552
865	272	148	529
870	278	137	501
875	285	140	500
880	288	145	511
885	273	158	557
890	271	152	552
895	270	159	567
900	279	169	575

Варіант 21.

x1	x2	x3	Y
12000	810	4900	14470
12300	880	4850	13770
13100	850	4880	15030
13400	930	4950	14400
13800	910	4970	15080
13950	990	4990	14270
14010	970	5010	14600
14150	1010	5050	14350
14200	1050	5030	13900
14300	870	4800	15820
14500	850	4850	16300
14700	1030	5040	14220

Варіант 22.

x1	x2	x3	Y
500	150	1200	368
550	110	1350	493
600	205	1400	370
650	170	1300	435
700	135	1250	521
750	145	1400	550
800	150	1450	575
850	135	1500	655
900	1050	1350	194
950	180	1400	585
1000	200	1450	580
1050	180	1350	624

Варіант 23.

x1	x2	x3	Y
480	576	1100	175
488	390	1120	235
496	378	1050	237
504	450	1150	218
512	470	1090	211
520	522	1080	195
528	530	1050	197
536	545	1080	198
544	395	1130	255
552	477	1100	225
560	490	1080	221
568	510	1060	217

Варіант 24.

x1	x2	x3	Y
1320	27	110	1205
1345	43	150	1001
1370	29	145	1325
1395	35	135	1150
1420	38	140	1120
1445	33	125	1195
1470	41	130	1065
1495	46	145	1042
1520	47	150	1057
1545	40	145	1183
1570	38	140	1235
1595	35	130	1289

Варіант 25.

x1	x2	x3	Y
550	430	810	765
555	410	825	818
560	415	840	815
565	445	855	788
570	430	865	825
575	435	845	805
580	445	835	795
585	420	845	840
590	430	875	855
595	440	880	844
600	450	840	812
605	445	850	834

Варіант 26.

x1	x2	x3	Y
950	1150	4900	1115
960	1200	4850	1080
970	1100	4880	1180
980	1140	4950	1175
990	1110	4970	1205
1000	1185	4990	1150
1010	1190	5010	1170
1020	1175	5050	1195
1030	1210	5030	1175
1040	1180	4800	1180
1050	1135	4850	1225
1060	1200	5040	1210

Варіант 27.

x1	x2	x3	Y
700	550	310	620
710	510	380	735
720	580	350	650
730	575	345	655
740	525	365	730
750	510	340	725
760	585	330	655
770	560	385	740
780	555	375	745
790	545	335	720
800	585	325	685
810	590	545	890

Варіант 28.

x1	x2	x3	Y
550	754	645	318
560	768	637	313
570	730	681	338
580	738	625	328
590	810	601	305
600	790	655	328
610	788	674	337
620	801	612	323
630	820	639	329
640	774	629	343
650	786	637	344
660	796	644	348

Варіант 29.

x1	x2	x3	Y
185	546	1470	15,7
190	580	1378	14,4
195	503	1390	16,8
200	540	1410	16,4
205	547	1455	16,8
210	596	1608	16,7
215	584	1573	17,1
220	599	1545	16,9
225	530	1569	19,2
230	544	1482	18,9
235	555	1492	18,1
240	575	1505	18,5

Варіант 30.

x1	x2	x3	Y
650	805	89	30
660	880	110	31
670	855	125	35
680	930	104	29
690	930	109	31
700	990	111	29
710	970	124	31
720	990	122	32
730	1010	118	33
740	870	109	34
750	870	105	34
760	1030	118	32

Варіант 31.

x1	x2	x3	Y
320	1430	790	252
325	1370	800	269
330	1450	770	255
335	1480	820	263
340	1410	800	274
345	1420	810	270
350	1430	770	268
355	1380	760	277
360	1370	790	288
365	1420	810	291
370	1390	830	304
375	1440	790	291

Варіант 32.

x1	x2	x3	Y
520	450	1120	648
530	475	1135	636
540	440	1140	686
550	480	1154	660
560	460	1162	694
570	455	1205	725
580	485	1150	687
590	475	1165	712
600	450	1180	759
610	445	1175	770
620	450	1150	767
630	455	1145	772

Контрольні запитання до заліку

Що є предметом дослідження економетрики як науки?
В чому полягають відмінності економетрики від економічної теорії, економічної статистики та математичної економіки?
Назвіть основні етапипобудови економетричних моделей та проведення економетричного аналізу.
Дайте означення випадкової величини.
Назвіть основні числові характеристики випадкових величин.
В чому відмінність між неперервними і дискретними випадковими величинами?
Дайте означення функції розподілу випадкової величини.
Назвіть основні властивості функції розподілу.
Запишіть закони розподілу дискретних випадкових величин: біноміальний, геометричний, Пуассона. Визначити їх числові характеристики.
Запишіть закони розподілу неперервних випадкових величин: рівномірний, нормальний, показниковий, t-розподіл Стьюдента, F-розподіл Фішера, розподіл .
Дайте означення динамічних та варіаційних рядів.
Дайте поняття про основну та альтернативну гіпотезу дослідження?
Охарактеризуйте поняття статистичного критерію.
В чому суть методу перевірки статистичної гіпотези за допомогою критерію "хі-квадрат"?
В чому полягає різниця між застосуванням критерію "хі-квадрат" у випадку дискретного та у випадку неперервного розподілу?
В чому відмінність між регресійною та функціональною залежністю?
Що називають фактором, показником?
В чому суть моделі парної лінійної регресії?
Що розуміють під парною квазілінійною регресією?
Яким чином парна квазілінійна регресія зводиться до лінійної? Наведіть приклади.
Наведіть приклади, як суттєво-нелінійні регресії зводяться до лінійної.
В чому суть методу найменших квадратів (МНК) для парної лінійної регресії?
Як виражаються параметри парної лінійної регресії через числові характеристики показника і фактора.
Дайте означення коефіцієнту кореляції.
Перерахуйте основні властивості коефіцієнту кореляції.
Як поводиться перевірка гіпотези про значущість коефіцієнта кореляції.
Дайте означення коефіцієнту детермінації, часткового коефіцієнту детермінації.
Який зв'язок між коефіцієнтом кореляції та коефіцієнтом детермінації?
Як будується прогноз у моделі парної лінійної регресії?
Як будується надійний інтервал для базисних даних та для прогнозу у моделі парної лінійної регресії?
В чому суть спрощених методів оцінки параметрів лінійної регресії: точкового методу; методу сум; методу середнього значення параметрів.
Як перевіряється регресійна модель на адекватність за допомогою F-критерію Фішера.
Як перевіряється значущість оцінок параметрів регресійної моделі за допомогою t – розподілу.
Як знаходиться коефіцієнт еластичності для парної регресії?
Опишіть модель множинної регресії.
В чому суть методу найменших квадратів (МНК) для множинної лінійної регресії?
Як реалізується метод найменших квадратів для множинної лінійної регресії у матричній формі?
Які умови мають виконуватись, щоб можна було застосувати метод найменших квадратів для множинної лінійної регресії?
Розкрийте поняття мультиколінеарності та вкажіть шляхи її усунення.
В чому суть методу Фаррара-Глобера?
Наведіть приклади множинних нелінійних регресій, що зводяться до лінійної.
Як регресія Кобба-Дугласа зводиться до лінійної?
Запишіть систему нормальних рівнянь для оцінки параметрів виробничої функції Кобба – Дугласа.
Як знаходяться частинні коефіцієнти еластичності для множинної регресії?
Що таке лагові величини? Опишіть методику оцінок параметрів регресії з лаговими змінними.
Введітьпоняття економетричних моделей та визначіть проблему класифікації змінних, що беруть участь в опису цих моделей.
Розгляньте проблеми специфікації та ідентифікації економетричних моделей.
Розгляньтета проаналізуйте загальні принципи складання рівнянь, що описують економетричні моделі.
Яккласифікують типи змінних, що входять до опису економетричних моделей.
Дайте визначення лінійної економетричної моделі на основі часових рядів, її завдання на мові теорії матриць.
З чим пов'язані обмеження, що накладаються на параметри економетричної моделі?
Як класифікуютьеконометричні моделі за коваріаційною матрицею?
Дайте поняттяефекту і загального ефекту з використанням статичних і динамічних мультиплікаторів. Наведіть їх класифікацію.

ДЖЕРЕЛА ІНФОРМАЦІЇ

а) основна література:

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учеб. для вузов. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

2. 3. Винн Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический анализ. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 294 с.

4. Грубер Й. Економетрія: Вступ до множинної регресії та економетрії. – в 2-х том. -К.: Нічлава, 1998. - Т.I. (384 с.), 1999. - Т.2 (308с.).

5. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підруч. - К.: Т-во "Знання", КОО, 1998. - 494 с.

6. Толбатов Ю.А. Економетрика: Підруч. для студ. екон. спеціальн. вищ. навч. закл. - К.: Четверта хвиля, 1997. - 320 с.

7. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA статистический анализ и обработка данных в среде -М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. - 608 с.

б) додаткова література:

8. Джонстон Дж. Эконометрические методы. - М.: Статистика, 1980.

9. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1997. XIV, 402 с.

10. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1986. - Т.1 - 365 с.; Т.2 - 379 с.

11. Емельянов А.С. Эконометрия и прогнозирование. -М.: Экономика, 1985. - С. 82-89.

12. Єлейко В. Основи економетрії. - Львів.:"Марка Лтд", 1995.-191 с.

13. Иванова В.М. Экономическая теория. Основы бизнеса: Ч.IY: Эконометрика/Ред. совет: А.Д. Смирнов, В.Ф. Максимова и др. -М.:СОМИНТЭК, 1991. -158 с.

14. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ. - М.:Статистика, 1977.254 с.

15. Королев О.А. Економетрія в питаннях та тестах для студентів ІІІ курсу спеціальності “Фінанси і кредит” (спеціалізація “Банківська справа”). - К.:Київ. держ. торг.-екон. ун-т, 1996.- 80 с.

16. Королев О.А. Економетрія: Лекції, питання, тести, задачі, ситуації, проблеми: Навч. посібник. -К.: КДТЕУ, 2000. - 660 с.

17. Королев О.А., Рязанцева В.В. Практикум з економетрії: завдання з практичними рекомендаціями, алгоритмами та прикладом їх наскрізного виконання: Навч. посібник. – К.: ЄУ, 2002. – 297 с.

18. Ланге О. Введение в эконометрию. -М.: Прогресс, 1964. – 7-60 с.

19. Леоненко М.М., Мішура Ю.С., Пархоменко В.М., Ядренко М.Й. Теоретико-ймовірнісні та статистичні методи в економетриці та фінансовій математиці. -К.: ІНФОРМТЕХНІКА, 1995. - 380 с.

21. Магнус Я.Р. Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. - М.: Дело, 1997. - 248 с.

22. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. - М.: Статистика, 1975. -423 с.

23. Мартышюс С. Методологические проблемы построения и применения эконометрических моделей. - Вильнюс: Макслас, 1979. -170 с.

24. Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: Навч. посіб. -К.: КНЕУ, 1997. -352 с.

25. Наконечний С.І., Терещенко Т.О. Економетрія: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. Диск. -К.: КНЕУ, 2001. - 192 с.

26. Пономаренко О.І., Перестюк М.О., Бурим В.М. Основи математичної економіки. - К.:ІНФОРМТЕХНІКА, 1995. - 319 с.

27. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. - М.: Статистика, 1965.-361 с.

28. Толбатов Ю.А. Загальна теорія статистики засобами Excel. Навчальний посібник- К.: Четверта хвиля, 1999. - 207 с.

39. Устойчивые статистические методы оценки данных /Под ред. Р.Л. Лонера, Г.Н. Уилкинсона: Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1984. -232 с.

30. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. - М.: Статистика, 1978. - 223 с.

31. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. -М.: Финансы и статистика, 1981. -225 с.

32. Шаттелис Т. Современные эконометрические методы. -М.: Статистика, 1975. - 161 с.

ЕКОНОМЕТРИКА

Завдання №1. Парна лінійна регресія.

Завдання №2. Нелінійна парна регресія.

Завдання №3. Елементи кореляційного аналізу .

Завдання № 4. Множинна лінійна регресія.

Завдання №5. Регресія попиту на товари тривалого користування.

Контрольні запитання до заліку

ДЖЕРЕЛА ІНФОРМАЦІЇ

Комментарии