Главная
Библиотека
Эконометрика
Исследуется зависимость веса куриных окорочков от возраста кур и страны производителя. Данные: Вес (унция)-Y: 13.3 8.9 15...

Исследуется зависимость веса куриных окорочков от возраста кур и страны производителя. Данные: Вес (унция)-Y: 13.3 8.9 15.1 10.4 13.1 12.4 13.2 11.8 11.5 14.2 15.4 Возраст (мес.)-X: 28 20 32 22 29 27 28 26 21 27 29 Страна (Канада-0,

«Исследуется зависимость веса куриных окорочков от возраста кур и страны производителя. Данные: Вес (унция)-Y: 13.3 8.9 15.1 10.4 13.1 12.4 13.2 11.8 11.5 14.2 15.4 Возраст (мес.)-X: 28 20 32 22 29 27 28 26 21 27 29 Страна (Канада-0,»

8 октября 2025
Эконометрика

Условие:

Исследуется зависимость веса куриных окорочков от возраста кур и страны производителя. Требуется выяснить, как вес куриных окорочков зависит от возраста кур и страны производителя.

Вес (унция)-Y 13.3 8.9 15.1 10.4 13.1 12.4 13.2 11.8 11.5 14.2 15.4
Возраст (мес.)-X 28 20 32 22 29 27 28 26 21 27 29
Исследуется зависимость веса куриных окорочков от возраста кур и страны производителя. Требуется выяснить, как вес куриных окорочков зависит от возраста кур и страны производителя.

Вес (унция)-Y 13.3 8.9 15.1 10.4 13.1 12.4 13.2 11.8 11.5 14.2 15.4
Возраст (мес.)-X 28 20 32 22 29 27 28 26 21 27 29
Страна (Канада-0, США-1)-Z 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0

Построить линейное уравнение регрессии. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели.
Оценить качество полученного уравнения.
Построить графики частных уравнений регрессии.

Решение:

Для решения задачи мы будем использовать метод множественной линейной регрессии, чтобы выяснить, как вес куриных окорочков (Y) зависит от возраста кур (X) и страны производителя (Z). ### Шаг 1: Подготовка данных У нас есть следующие данные: - Вес (Y): 13.3, 8.9, 15.1, 10.4, 13.1, 12.4, 13.2, 11.8, 11.5, 14.2, 15.4 - Возраст (X): 28, 20, 32, 22, 29, 27, 28, 26, 21, 27, 29 - Страна (Z): 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0 ### Шаг 2: Построение модели регрессии Мы будем использовать множественную линейную регрессию, которая имеет вид: \[ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 Z + \epsilon \] где: ...