Построение модели регрессии переменной структуры

• Название: Построение модели регрессии переменной структуры
• Дата: 30.10.2021
• Размер: 25.21 Kb.
• Имя файла: Zadanie_6_regressia_peremennoi_774_struktury.docx
• Тип: Документы; #259545

Тема: «Построение модели регрессии переменной структуры»
Задание №1. Имеются следующие данные: Q – объем продаж (ежемесячный); P – цена за единицу изделия.

Месяц	Q (шт.)	P (руб.)	Месяц	Q (шт.)	P (руб.)
1	98	10,0	8	113	13,0
2	100	11,0	9	116	13,0
3	103	12,5	10	118	13,8
4	105	12,5	11	121	14,2
5	80	14,6	12	123	14,4
6	87	14,6	13	126	15,0
7	94	14,9	14	128	16,1

В период с 5 по 7 месяц на фирме проходило реформирование. С помощью регрессии Q(t) на P(t) определить, сказалась или нет реформа на деятельности фирмы.
Задание №2. Имеются данные по заработной плате Y, возрасту X и полу работников 20 предприятий.

№ п/п	Y, (тыс. руб.)	X, (лет)	Пол, (м/ж)	№ п/п	Y, (тыс. руб.)	X, (лет)	Пол, (м/ж)
1	30	29	ж	11	25	28	ж
2	40	40	м	12	35	30	м
3	30	36	ж	13	20	25	м
4	32	32	ж	14	40	48	м
5	20	23	м	15	22	30	ж
6	35	45	ж	16	32	40	м
7	35	38	ж	17	39	40	м
8	40	40	м	18	36	38	м
9	38	50	м	19	26	29	ж
10	40	47	м	20	25	25	м

Постройте:

1. 
   Эконометрическую модель зависимости заработной платы от возраста только для мужчин.
   
2. 
   Эконометрическую модель зависимости заработной платы от возраста только для женщин.
   
3. 
   Эконометрическую модель зависимости заработной платы от возраста и пола работника.
   
4. 
   Различаются ли функции заработка для мужчин и женщин?
   
5. 
   Выполните тест Чоу.
   
6. 
   Прокомментируйте результат.
   

Задание №3. В таблице приведены данные для 60 объектов недвижимости в Московской области по следующим показателям:

• 
  стоимость дома,Y ( (млн. р.);
  
• 
  расстояние от МКАД, x₁ (км);
  
• 
  площадь дома, x₂ (кв.м.)
  
• 
  количество этажей в доме, x₃;
  
• 
  площадь участка, x₄ (в сотках);
  
• 
  наличие центральных коммуникаций, x₅ (1: есть; 0: нет);
  
• 
  наличие гаража, x₆ (1: есть; 0: нет).
  

1. 
   Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с включением только количественных переменных.
   
2. 
   Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с включением фиктивных переменных.
   
3. 
   Сравните качественные характеристики моделей, полученных в 1 и во 2 пунктах. Выберите лучшую.
   
4. 
   Выполните тест Чоу.
   
5. 
   Оформите результаты в виде аналитической записки.
   

№	Y	x1	x2	x3	x4	x5	x6
1	4,004	28	139	2	12	1	0
2	9,958	14	333	3	15	1	1
3	10,816	18	387	4	15	1	0
4	10,816	22	405	2	19	1	1
5	3,640	14	234	3	15	0	0
6	5,616	67	226	2	21	1	1
7	5,356	34	126	3	19	1	1
8	8,632	45	274	3	28	1	1
9	9,958	24	315	3	4	1	1
10	14,534	14	486	4	26	1	1
11	9,828	12	360	3	14	1	0
12	7,228	21	270	2	16	1	0
13	6,344	14	229	2	12	1	0
14	3,458	9	270	2	9	0	0
15	6,084	14	360	3	14	0	0
16	10,608	21	360	3	28	1	0
17	11,622	6	405	3	14	1	1
18	11,960	19	540	4	14	1	0
19	13,780	9	467	4	19	1	1
20	6,032	25	235	2	12	1	0
21	8,372	14	288	2	14	1	1
22	3,224	36	121	1	10	1	1
23	8,190	10	241	3	14	1	1
24	4,810	55	196	2	21	1	0
25	5,720	45	234	2	18	1	0
26	10,452	14	345	3	18	1	1
27	1,1612	60	137	2	18	0	1
28	12,402	14	432	2	28	1	1
29	5,694	48	200	3	20	1	0
30	10,166	6	382	3	10	1	0
31	14,040	12	540	4	14	1	0
32	9,880	12	360	2	14	1	1
33	4,914	8	270	2	18	0	1
34	7,488	55	328	3	14	1	0
35	7,020	54	243	2	36	1	0
36	5,720	55	229	2	24	1	0
37	3,406	50	168	2	8	1	0
38	2,418	64	217	2	16	0	0
39	8,138	25	298	2	14	1	1
40	6,006	33	225	2	18	1	0
41	6,916	33	270	2	18	1	0
42	11,544	14	450	3	14	1	0
43	7,514	8	234	2	14	1	1
44	8,398	8	261	2	18	1	1
45	6,786	13	394	3	14	0	0
46	7,254	20	270	2	16	1	0
47	3,848	30	135	2	12	1	0
48	9,594	28	360	3	19	1	0
49	6,344	30	252	2	14	1	0
50	8,658	33	326	3	18	1	0
51	10,296	43	373	4	24	1	0
52	4,108	75	153	2	24	1	1
53	8,346	22	298	2	15	1	1
54	7,254	24	252	2	14	1	1
55	9,568	26	324	3	18	1	1
56	6,942	48	270	3	18	1	0
57	12,220	9	360	3	42	1	0
58	9,724	24	405	2	15	1	0
59	3,458	9	270	2	9	0	0
60	4,706	56	196	2	20	1	0