Контрольная Статистика вариант 1, номер: 138065

"ВАРИАНТ 1
ЗАДАНИЕ 1: ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ
1. Рассчитайте параметры уравнения линейной регрессии.
2. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
3. Оцените статистическую надежность регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера.
4. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости ? = 0,05.
5. Оцените полученные результаты, оформите выводы.
Таблица 1 – Исходные данные для парной регрессии и корреляции
Район Потребительские расходы в расчете на душу населения, тыс. руб., у Средняя заработная плата и выплаты социального характера, тыс. руб., х
Волго-Вятский
Респ. Марий Эл 302 554
Респ. Мордовия 360 560
Чувашская Респ. 310 545
Кировская область 415 672
Нижегородская область 452 796
Центрально-Черноземный
Белгородская область 502 777
Воронежская область 355 632
Курская область 416 688
Липецкая область 501 833
Тамбовская область 403 577
Поволжский
Респ. Калмыкия 208 584
Респ. Татарстан 462 949
Астраханская область 368 888
Волгоградская область 399 831
Пензенская область 342 562
Саратовская область 354 665
Ульяновская область 558 705
Fтабл.= 4,54 (?=0,05) ?у = 82,89 ?х = 125,16

ЗАДАЧА 2. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ
Исходные данные представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Исходные данные для множественной регрессии и корреляции
№ Y (цена квартиры, тыс. руб.) X1 (общая площадь, кв.м.) X2 (количество комнат) X3 (жилая площадь, кв.м.) X4 (площадь кухни, кв.м.) Z1 (тип дома: 0 – панельный, 1 - кирпичный) Z2 (район города: 1 – центр; 0 - периферия)
1 2 3 4 5 6 7 8
1 3030 70 4 52,5 7,3 0 1
2 1670 29 1 16,6 5 0 0
3 2150 44 2 31 5,9 0 1
4 2250 54 3 37,8 7,3 0 0
5 2030 42 2 27,1 6,1 0 0
6 2400 60 4 43 7 0 0
7 2250 45 2 31 5,9 0 0
8 1780 34 1 16,2 9,5 1 0
9 5200 72,4 2 42,8 13 1 1
10 2990 65,6 3 42,4 9,4 0 0
11 1950 41 1 22,74 6,3 1 0
12 2350 47,3 2 30 6,1 0 0
13 2250 54,3 3 37,3 7,2 0 0
14 3500 60 3 39 9,8 1 1
15 2180 44 2 26 5,9 0 0
16 2100 48 2 29 9 0 0
17 1680 40 2 32,5 0 1 0
18 3450 49 3 34,9 6 0 1
19 7900 185 4 65,7 27,2 1 0
20 1600 30 1 24 6 0 0
21 1630 30 1 18 5,5 1 1
22 1770 29 1 16 5 0 0
23 2490 58,6 3 37,2 5,4 0 0
24 1370 30 1 16,57 9,72 1 0
25 1670 45 2 26 5,9 1 0
26 1890 33 1 17 10 1 0
27 3100 50,4 2 14,7 24 0 1
28 2600 67 3 47,6 6 0 0
29 2500 54,1 3 37,3 7,2 0 0
30 1850 32 1 16 10 1 0
31 2050 32 1 16 10 1 1
32 1650 31 1 16,6 5 1 1
33 1730 29 1 16,6 5 0 0
34 2650 55 3 37 7,2 0 0
35 2990 54 3 37 7,4 0 1
Продолжение таблицы 3
1 2 3 4 5 6 7 8
36 2400 50 2 30,5 7,9 0 0
37 2150 43,7 2 25,3 7,8 0 0
38 2930 54 3 37 7,3 0 0
39 2400 43 2 25,3 7,8 0 1
40 2350 54 3 37 7,4 0 0
41 2350 63 3 37 7,2 0 0
42 1670 29 1 16,6 5 0 0
43 2470 54 3 37 7,2 0 0
44 3000 55 3 37 7,4 0 0
45 6500 120 4 77 36 0 1
46 2500 44 2 26 5,9 0 1
47 2400 54 3 37 7,3 0 0
48 2930 79 3 43,01 10,65 1 0
49 2550 53 2 31,6 9 1 0
50 2550 54 3 37 7,4 0 0
51 1780 34 1 16 9,5 1 0
52 2350 44 2 26 5,9 0 0
53 1950 41 1 22,74 6,3 0 0
54 1400 29 1 17,5 5 0 0
55 2550 48 2 29 9 1 0
56 3300 59 3 39 9,8 1 1
57 2680 50 2 30,5 7,8 0 0
58 2180 44 2 26 5,9 0 0
59 2250 54,5 2 30,5 8,9 1 0
60 2330 44 2 25,1 7,8 0 0

"