Введение
- Нелинейная парная регрессия и способы линеаризации. Оценка параметров нелинейной регрессии
- Практическая часть
По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле-, радио-, газетную и наружную рекламу. Имеются данные за двенадцать месяцев:
Месяц |
Объем реализованной продукции (тыс. руб.) |
Затраты на рекламу (тыс. руб.) |
|||
телерекламу |
радиорекламу |
газетную рекламу |
наружную рекламу |
||
1 |
14050 |
240 |
42 |
42 |
34 |
2 |
16310 |
263 |
47 |
44 |
36 |
3 |
15632 |
241 |
55 |
45 |
35 |
4 |
15126 |
276 |
47 |
42 |
32 |
5 |
13972 |
236 |
49 |
47 |
25 |
6 |
15753 |
272 |
44 |
45 |
39 |
7 |
16661 |
276 |
57 |
55 |
45 |
8 |
15584 |
260 |
46 |
47 |
36 |
9 |
15326 |
280 |
40 |
35 |
34 |
10 |
14077 |
248 |
38 |
38 |
29 |
11 |
15528 |
289 |
49 |
45 |
25 |
12 |
15755 |
258 |
56 |
52 |
26 |
Задача 1. Построение модели парной регрессии
- Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции.
- Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
- Рассчитайте параметры линейной парной регрессии от ведущего фактора.
- Оцените качество уравнения парной регрессии через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.
- Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости если прогнозное значения фактора Х составит 80% от его максимального значения. Представьте графически: фактические и модельные значения, точки прогноза.
Заключение
Список использованных источников