Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Да, только на уровне значимости 0,01




—Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

—Да, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=50 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=60 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=80 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=25 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=30 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=45 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=55 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

+

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 15 наблюдениям. При этом r= - 0,7. Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,99

— (-9,67;-2,33) с вероятностью 0,99

— (-9,01; -2,99) с вероятностью 0,95

— (-8,53; -2,32) с вероятностью 0,9

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 18 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,9

— (-6,92;-3,08) с вероятностью 0,95

— (-8,22; -1,78) с вероятностью 0,95

— (-7,34; -2,66) с вероятностью 0,99

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 20 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,95

— (-5,91;-2,09) с вероятностью 0,99

— (-6,32; -1,68) с вероятностью 0,99

— (-5,91; -2,09) с вероятностью 0,95

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 22 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,95

— (-0,49;6,49) с вероятностью 0,95

— (-1,76; 7,76) с вероятностью 0,99

— (1,23; 4,77) с вероятностью 0,99

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 24 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,99

— (2,50; 11,50) с вероятностью 0,99

— (6,36; 7,64) с вероятностью 0,90

— (3,68; 10,32) с вероятностью 0,95

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 20 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,90

— (2,14;3,86) с вероятностью 0,95

— (2,28; 3,72) с вероятностью 0,99

— (1,85; 4,15) с вероятностью 0,99

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 15 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,95

— (0,05;9,95) с вероятностью 0,99

— (1,17; 8,83) с вероятностью 0,90

— (0,35; 9,65) с вероятностью 0,95

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 18 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,95

— (-3,7;-0,3) с вероятностью 0,99

— (-3,21; -0,79) с вероятностью 0,90

— (-3,56; -0,44) с вероятностью 0,95

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 16 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,99

— (-4,36;-1,64) с вероятностью 0,95

— (-3,98; -2,02) с вероятностью 0,90

— (-4,96; -1,04) с вероятностью 0,99

 

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

,

построенное по 14 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

С вероятностью 0,95

— (-17,32; 1,32) с вероятностью 0,99

— (-16,13; 0,13) с вероятностью 0,90

— (-15,76; -0,24) с вероятностью 0,90

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,552

—0,575

—0,439

—0,648

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,360

—0,384

—0,247

—0,456

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,405

—0,428

—0,292

—0,501

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,448

—0,564

—0,356

—0,621

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,491

—0,425

—0,379

—0,531

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,327

—0,425

—0,517

—0,369

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 25 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,373

—0,321

—0,415

—0,512

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,675

—0,519

—0,631

—0,620

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,461

—0,395

—0,423

—0,522

 

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,495

—0,517

—0,444

—0,396

 

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,255

—0,003

—0,00066

—0,0536

—0,00063

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003 ln x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,003

—0,255

—0,00066

—0,0536

—0,00071

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003 ln x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,00066

—0,255

—0,003

—0,0536

—0,00063

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,0536

—0,255

—0,003

—0,00063

—0,0582

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,4644

—0,0043

—0,00185

—0,168

—0,4218

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043 ln x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,0043

—0,4644

—0,00185

—0,168

—0,00129

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043 ln x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,00185

—0,0043

—0,4644

—0,168

—0,4215

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,168

—0,00185

—0,0043

—0,4644

—0,00129

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,3515

—0,0037

—0,00167

—0,137

—0,167

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037 ln x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,0037

—0,3515

—0,00167

—0,137

—0,4644

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037 ln x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,00167

—0,0037

—0,3515

—0,137

—0,00137

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,137

—0,00167

—0,0037

—0,3515

—0,3218

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,3375

—0,0015

—0,0027

—0,158

—0,3916

 

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027 ln x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,0027

—0,3375

—0,0015

—0,158

—0,00158

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027 ln x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,0015

—0,0027

—0,3375

—0,158

—0,00158

 

Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,158

—0,0015

—0,0027

—0,3375

—0,4218

 

Множественная регрессия (Задачи)

 

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,266; -0,246; 0,258

—0,266; -0,258; 0,246

—0,258;-0,266; 0,263

—0,258; -0,246; 0,266

 

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+-1,163; 0,736; -0,889

—-1,163; 0,889; -0,736

—-0,736; 1,163; -0,889

—-0,889; 1,163; -0,736

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,827; -0,607; -1,005

—0,827; -0,563; -0,923

—1,005; -0,607; -0,827

—0,827; -1,005; -0,607

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,23; -0,428; 0,476

—0,32; -0,476; 0,428

—0,23; -0,478; 0,428

—0,372; -0,32; 0,476

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,728; -1,213; 0,376

—0,728; -0,376; 1,213

—1,213; -0,728; 0,376

—1,213; -0,728; 0,436

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,438; 0,558; -0,384

—0,438; 0,384; -0,558

—0,558; -0,438; 0,384

—0,558; 0,732; -0,461

 

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

 

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,327; -0,23; 0,493

—0,327; -0,493; 0,552

—0,493; -0,327; 0,552

—0,493; -0,23; 0,327

 

По 18 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,575; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,575; 0,55; -0,57; 3,47; 174,45

—0,603; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,603; 0,55; -0,57; 2,17; 278,7

 

По 17 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,508; 0,43; 0,62; -5,63; 278,7

—0,508; 0,62; 0,43; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,15; 278,7

 

По 22 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,627; 4,73; -1,1; -4,1; 58,6

—0,627; 4,1; -1,1; 4,73; 58,6

—0,646; 4,73; -1,1; -4,1; -58,6

—0,646; 4,1; -1,1; -5,2; 58,6

 

По 25 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,429; -1,73; -0,33; 0,3; 220,2

—0,429; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

—0,455; 1,73; 0,33; 0,3; 220,2

—0,455; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

 

По 24 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,517; 0,06; 0,37; -1,52; 313,0

—0,517; 0,36; 0,07; -0,84; 313,0

—0,54; 0,37; 0,06; -1,52; -313,0

—0,54; 0,06; 0,37; -1,52; -313,0

 

По 28 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,685; -0,26; -0,25; -0,96; 297,1

—0,686; -0,25; -0,26; -0,96; -297,1

—0,698; -0,26; -0,25; -0,96; -297,1

—0,698; -0,96; -0,25; -0,26; 297,1

 

По 26 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,568; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,568; 3,16; -1,22; -2,56; -146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; -146,5

 

В уравнении регрессии:

Восстановить пропущенные характеристики; построить доверительный интервал для

с вероятностью 0,95, если n = 12

+ (-12,02; -2,98)

(-12,02; -2,98)

(-11,12; -3,88)

(-11,12; -3,88)

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

 

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

 

По 20 наблюдениям получены следующие данные:

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+

 

По 16 наблюдениям получены следующие данные:

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+

 

Уравнения регрессии y на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

;

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

.

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

+

 

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент детерминации составил 0,736. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,584. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-07-29; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 502 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Начинать всегда стоит с того, что сеет сомнения. © Борис Стругацкий
==> читать все изречения...

2320 - | 2074 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.014 с.