1. Главная
  2. Библиотека
  3. Статистика
  4. Построить модель парной линейной регрессии и определить...
Разбор задачи

Построить модель парной линейной регрессии и определить критерии ее оценки расчетным путем и в автоматическом режиме с использованием статистических и математических функций в MS EXCEL. Исходные данные представлены в статистических таблицах. Для выбора

  • Предмет: Статистика
  • Автор: Кэмп
  • #Прикладная статистика в экономике
  • #Регрессионный анализ и корреляционный анализ
Построить модель парной линейной регрессии и определить критерии ее оценки расчетным путем и в автоматическом режиме с использованием статистических и математических функций в MS EXCEL. Исходные данные представлены в статистических таблицах. Для выбора

Условие:

Построить модель парной линейной регрессии и определить критерии ее оценки расчетным путем и в автоматическом режиме с использованием статистических и математических функций в MS EXCEL. Исходные данные представлены в статистических таблицах. Для выбора индивидуальной таблицы используйте порядковый номер вашей фамилии в списке группы.

Имеются следующие выборочные данные по тур. агентствам города по реализации тур. поездок в одну из стран Европы (выборка 15%-ная механическая):

Цена 1 тур.пакета тыс.руб. Количество Цена 1 тур.пакета тыс.руб. Количество

проданных №
проданных
п/п
тур.пакетов, единиц. п/п
тур.пакетов, единиц.
1 25 30 16 28 21
2 28 24 17 21 28
3 16 46 18 18 39
4 24 25 19 27 19
5 32 28 20 26 21
6 20 33 21 25 37
7 22 44 22 17 36
8 26 28 23 19 29
9 23 25 24 20 39
10 16 49 25 22 26
11 23 31 26 26 32
12 28 27 27 18 44
13 17 24 28 21 22
14 19 45 29 24 25
15 25 28 30 27 25

Решение:

Ниже приводится поэтапное решение задания с пояснениями на русском языке. Все расчёты выполнялись условно, исходя из выборки – в данном примере выбираем данные из первой (левой) таблицы, которая включает 15 наблюдений, где независимая переменная X – цена одного тур.пакета (тыс. руб.), а зависимая переменная Y – объём продаж (количество тур.пакетов).

Этап 1. Определение выборочных характеристик

1.1. Записываем наблюдения (номер строки, X – цена, Y – продажи):

  1. X = 25, Y = 30
  2. X = 28, Y = 24
  3. X = 16, Y = 46
  4. X = 24, Y...

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 метод используется для оценки параметров модели парной линейной регрессии, чтобы минимизировать сумму квадратов отклонений между фактическими и предсказанными значениями зависимой переменной?

Что нужно знать по теме:

Что нужно знать по теме

Алгоритм решения

Топ 3 ошибок

Что спросит препод

Выбери предмет