wosinen.7m.pl

Эконометрика лабораторная работа вариант 4

Построим матрицу парных коэффициентов корреляции между исследуемыми переменными. Для этого воспользуемся приложением MSExcel надстройкой Анализ данных, инструмент анализа Корреляция Все права в отношении работы "Эконометрика, лабораторная работа, вариант 4" или содержимого этой работы принадлежит ее законному правообладателю. Ознакомление с данной работой является бесплатным. Оплата доступа к архиву не предполагает продажу работы "Эконометрика, лабораторная работа, вариант 4" или прав на неё.

Архив оказывает услуги подбора и систематизации информации, без вовлечения её в коммерческий оборот. Ответственность за неправомерное и незаконное использование работы "Эконометрика, лабораторная работа, вариант 4" лежит на пользователе. Задание 4 Оценивается эффективность использования материальных и трудовых ресурсов машиностроительным предприятием. Загрузка работ доступна только зарегистрированным пользователям.

Дать экономическую интерпретацию уравнения регрессии. Если интерпретация противоречит экономическому смыслу, то на основании предыдущих расчетов объяснить причину этого. Построение уравнения множественной регрессии начинается с отбора факторов. Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.

Есть Исходник в Excel: Оценивается эффективность использования материальных и трудовых ресурсов машиностроительным предприятием. Для этой цели анализируется зависимость годового объема выпускаемой продукции Y, млн. Имеются данные за 10 лет. Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции между исследуемыми переменными. Проверьте факторы на коллинеарность. Сделать выводы о существенном либо несущественном влиянии факторных переменных X 1 и X 2 на изменение объема выпускаемой продукции и о целесообразности включения фактора времени в регрессионную модель.