На основе статистических данных (пространственные данные, три показателя, не менее 20 наблюдений) провести комплексный экономико статистический анализ конкретного объекта или явления с изучением характера всех имеющихся взаимосвязей: - построить уравнение

6 ноября 2025
Эконометрика

Условие:

На основе статистических данных (пространственные данные, три показателя, не менее 20 наблюдений) провести комплексный экономико статистический анализ конкретного объекта или явления с изучением характера всех имеющихся взаимосвязей: - построить уравнение множественной линейной регрессии; оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии; - найти интервальные оценки коэффициентов регрессии; - оценить качество построенной модели, используя показатели корреля ции, детерминации и среднюю ошибку аппроксимации. Оценить с помощью F критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного мо делирования; - проверить правильность проведенных расчетов, используя табличный процессор MS Excel.

	2024 r.	2025 r.	2026 r.

Российская Федерация	145855,8	145395,6	144915,8
Центральный федеральный округ	40137,7	40048,4	39952,1
Белгородская область	1505,0	1498,5	1491,5
Брянская область	1139,7	1129,8	1119,9
Владимирская область	1304,2	1290,9	1277,8
Воронежская область	2269,1	2256,8	2244,4
Ивановская область	902,1	893,1	884,1
Калужская область	1071,5	1071,0	1070,4
Костромская область	563,2	557,1	550,9
Курская область	1056,6	1049,2	1041,6
Липецкая область	1113,8	1104,8	1095,7
Московская область	8663,8	8707,4	8749,2
Орловская область	688,3	680,8	673,2
Рязанская область	1075,7	1066,9	1057,9
Смоленская область	858,3	848,4	838,5
Тамбовская область	949,1	937,0	924,9
Тверская область	1192,6	1179,7	1166,7
Тульская область	1462,7	1450,0	1437,2
Ярославская область	1179,8	1169,4	1158,9
г. Москва	13142,2	13157,6	13169,3
Северо-Западный федеральный округ	13833,8	13803,4	13770,7
Республика Карелия	520,0	514,1	508,1

Решение:

Ниже приведён пошаговый план решения задачи с пояснениями и примером результатов, полученных с помощью табличного процессора (например, MS Excel). 1. Первый шаг – формулировка задачи и определение модели. Мы имеем 22 наблюдения (по регионам или федеральным округам) и три ряда данных за 2024, 2025 и 2026 годы. Для анализа можно выбрать модель, в которой зависимой переменной (Y) является показатель за 2026 год, а в качестве объясняющих переменных – показатели за 2024 и 2025 годы (обозначим их X1 и X2). Тогда искомая модель имеет вид: Y = β0 + β1·X1 + β2·X2 + ε, где β0 – свободный член, β1 и β...