Регрессионный анализ. Линейная парная регрессия

Вопросы для самопроверки:

1. Каковы основные задачи регрессионного анализа?

2. Сформулируйте понятие парной регрессии.

3. Какой общий вид имеет линейная парная регрессия?

4. Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?

5. Как рассчитываются коэффициенты корреляции и детерминации?

6. В чем смысл средней ошибки аппроксимации и как она определяется?

7. Что характеризует коэффициент эластичности?

8. Какова концепция F-критерия Фишера?

Задачи для самостоятельной работы:

1. Отметьте линейные виды регрессионных моделей:

а) ;

б) ;

в) ;

г)

2. Имеются данные, характеризующие последовательность изменения спроса в зависимости от покупательной способности:

У_спрос {146,3; 153,8; 161,3; 169,8; 170,1; 172,4}

Х _{(пок. способ.)} {98,3; 99,1; 116,3; 117,8; 121,8; 124,3}

Для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры линейной регрессии. Оцените качество модели.

3. Используя данные таблицы 1, для характеристики зависимости признаков, постройте линейное уравнение регрессии. Вычислите коэффициент детерминации, эластичности, среднюю ошибку аппроксимации. Оцените значимость модели регрессии.