Компании Годовая прибыль Y
 Скачать 45.5 Kb.
|
Для парной регрессии необходимо взять Y и один из факторов X (задачи ниже). построить поле корреляции, найти коэффициент корреляции, сделать выводы. В Excel подобрать линейную или нелинейную модель регрессии на основании величины достоверности аппроксимации. найти коэффициенты парной линейной регрессии, сделать выводы. Оценить точность и адекватность полученной модели парной линейной регрессии. Выводы Сделать точечный и интервальный прогноз результативного показателя при переменной Х, принимающей значение 110% от своей средней величины. (таблица выше) 2.«Множественная регрессия». Провести отбор факторов для модели множественной регрессии. Тест на проверку короткой и длинной регрессии. Построить модель множественной регрессии Excel. Оценить точность и адекватность модели. Выводы Сделать точечный прогноз по модели множественной регрессии (значения Х подбираются самостоятельно) (таблица выше) 3. Построение мультипликативной и аддитивной моделей временного ряда. В качестве исходных данных необходимо взять значения ВРП субъектов Российской Федерации за 16-20 временных периодов (распределить таким образом, чтобы они не повторялись). Желательно использовать квартальный данные за 4-5 лет. Провести предварительный анализ временного ряда (расчет описательных характеристик, тестирование на наличие аномальных значений) Построить мультипликативную и аддитивную модели временного ряда, сравнить их между собой и выбрать наиболее точную. По наиболее точной модели сделать прогноз показателя на 2 периода вперед. |