Используя статистический материал, необходимо: Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия.

По статистическим данным, описывающим зависимость производительности труда за год в некоторой отрасли производства (переменная Y ) от удельного веса рабочих с технической подготовкой (объясняющая переменная X₁) и удельного веса механизированных работ (объясняющая переменная X₂), построить модель множественной линейной регрессии и выполнить статистический анализ построенной модели. 

Уравнение регрессии:

Используя статистический материал, необходимо: 

1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. 

2. Оценить значимость уравнения в целом, используя значение множественного коэффициента корреляции и общего F-критерия Фишера

3. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. 

4. Исследовать коллинеарность между факторами. При наличии мультиколлинеарности исключить какой-либо фактор из уравнения регрессии. 

5. Построить новое уравнение множественной регрессии, провести все необходимые исследования, аналогичные проведенным выше. 

6. На основании результатов п. 5 найти 

а) средние коэффициенты эластичности фактора y от независимых факторов; 

б) прогнозное значение результата при значении важнейшей объясняющей переменной, равном максимальному наблюденному значению, увеличенному на 10 %, и при значении второй объясняющей переменной, равном минимальному наблюденному значению, уменьшенному на 15%. 

в) Интервальное предсказание значения y с надежностью 0,9.