Имеются данные о количестве проданного товара и его цене: Количество (тыс. / день) Цена (руб. / за ед.) 8 5,0 10 3,5 24 2,0 16 2,5 Нужно: изобразить данные на графике, построить модель линейной регрессии, определить тесноту связи

Добавлена: 30.04.2026
Обновлена: 30.04.2026
Предмет: Эконометрика
Автор: Кэмп

#Прикладная эконометрика
#Линейная регрессия и диагностика моделей

Условие:

Имеются данные о количестве проданного товара и его цене:
Количество (тыс. / день)
Цена (руб. / за ед.)
8
5,0
10
3,5
24
2,0
16
2,5

Нужно: изобразить данные на графике, построить модель линейной регрессии, определить тесноту связи

Решение:

Исходные данные:
Количество (x, тыс. в день): 8, 10, 24, 16
Цена (y, руб. за ед.): 5,0; 3,5; 2,0; 2,5
Построение графика:
Для начала отметим на координатной плоскости точки с абсциссами, равными значению количества, и ординатами, равными цене. Получаем четыре точки: (8; 5,0), (10; 3,5), (24; 2,0) и (16; 2,5). График показывает тенденцию: при увеличении количества цена снижается.
Расчёт модели линейной регрессии вида y = a + b·x.

Определяем необходимые суммы:
– Количество наблюдений n = 4.
– Сумма по x: 8 + 10 + 24...

Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит

Попробуй решить по шагам

Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение

Какой из коэффициентов линейной регрессии (y = a + b·x) показывает, насколько изменится зависимая переменная (y) при изменении независимой переменной (x) на одну единицу?

Коэффициент корреляции (r)

Коэффициент наклона (b)

Свободный член (a)