Парная регрессия (Задачи)

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 12 торговым точкам компании имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,4 %. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?

+Нет, на любом уровне (0,1; 0,05 и 0,01)

—Да, на любом уровне (0,1; 0,05 и 0,01)

—Нет, только на уровнях 0,05 и 0,1

—Нет, только на уровне 0,1

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 18 торговым точкам компании имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,5 %. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?

+Да, только на уровне значимости 0,01

—Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

ма, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 15 торговым точкам компании имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,3 %. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?

+Да, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

—Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

—Да, только на уровне значимости 0,01

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 12 торговым точкам компании имеет вид:

+ Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

—Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровне значимости 0,01

—Да, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 14 торговым точкам компании имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,2%. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?

+Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровне значимости 0,01

—Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

—Да, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 20 торговым точкам компании имеет вид:

+Да, только на уровне значимости 0,01

—Нет, на любом уровне (0,01, 0,05 и 0,1)

—Да, только на уровнях 0,01 и 0,05

—Да, на любом уровне (0,1, 0,05 и 0,01)

Для двух видов продукции А и Б зависимость удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=50 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=60 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=80 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=25 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=30 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=45 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=55 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 15 наблюдениям. При этом r= - 0,7. Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (-11,11; -0,89) с вероятностью 0,99

— (-9,67;-2,33) с вероятностью 0,99

— (-9,01; -2,99) с вероятностью 0,95

— (-8,53; -2,32) с вероятностью 0,9

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 18 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (-6,92; -3,08) с вероятностью 0,9

— (-6,92;-3,08) с вероятностью 0,95

— (-8,22; -1,78) с вероятностью 0,95

— (-7,34; -2,66) с вероятностью 0,99

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 20 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (-6,32;-1,68) с вероятностью 0,95

— (-5,91;-2,09) с вероятностью 0,99

— (-6,32; -1,68) с вероятностью 0,99

— (-5,91; -2,09) с вероятностью 0,95

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 22 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (1,69; 4,31) с вероятностью 0,95

— (-0,49;6,49) с вероятностью 0,95

— (-1,76; 7,76) с вероятностью 0,99

— (1,23; 4,77) с вероятностью 0,99

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 24 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (2,46;11,54) с вероятностью 0,99

— (2,50; 11,50) с вероятностью 0,99

— (6,36; 7,64) с вероятностью 0,90

— (3,68; 10,32) с вероятностью 0,95

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

+ (2,27;3,73) с вероятностью 0,90

— (2,14;3,86) с вероятностью 0,95

— (2,28; 3,72) с вероятностью 0,99

— (1,85; 4,15) с вероятностью 0,99

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 15 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (0,20;9,80) с вероятностью 0,95

— (0,05;9,95) с вероятностью 0,99

— (1,17; 8,83) с вероятностью 0,90

— (0,35; 9,65) с вероятностью 0,95

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

+ (-3,42;-0,58) с вероятностью 0,95

— (-3,7;-0,3) с вероятностью 0,99

— (-3,21; -0,79) с вероятностью 0,90

— (-3,56; -0,44) с вероятностью 0,95

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 16 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (-4,80;-1,2) с вероятностью 0,99

— (-4,36;-1,64) с вероятностью 0,95

— (-3,98; -2,02) с вероятностью 0,90

— (-4,96; -1,04) с вероятностью 0,99

Пусть имеется уравнение парной регрессии:

построенное по 14 наблюдениям. При этом . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

+ (-16,72; 0,72) с вероятностью 0,95

— (-17,32; 1,32) с вероятностью 0,99

— (-16,13; 0,13) с вероятностью 0,90

— (-15,76; -0,24) с вероятностью 0,90

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,552

—0,575

—0,439

—0,648

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,360

—0,384

—0,247

—0,456

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,405

—0,428

—0,292

—0,501

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,448

—0,564

—0,356

—0,621

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,491

—0,425

—0,379

—0,531

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,327

—0,425

—0,517

—0,369

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 25 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,373

—0,321

—0,415

—0,512

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,675

—0,519

—0,631

—0,620

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,461

—0,395

—0,423

—0,522

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,495

—0,517

—0,444

—0,396

По совокупности 15 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Индекс корреляции, фактическое значение F- критерия значимость уравнения регрессии следующие:

+ уравнение статистически не значимо на уровнях 0,01 и 0,05

— уравнение статистически значимо только на уровне 0,1

— уравнение статистически значимо только на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

По совокупности 18 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

Определить индекс корреляции и фактическое значение F- критерия, а также статистическую значимость уравнения регрессии

+ уравнение статистически значимо на уровнях 0,05 и 0,1

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на всех уровнях

По совокупности 25 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

+ уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на всех уровнях

По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

+ уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровнях 0,05 и 0,01

По совокупности 30 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

+ уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровнях 0,05 и 0,01

— уравнение статистически значимо на уровне 0,10

+ уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

По совокупности 22 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

+ уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,1

. По совокупности 28 предприятий торговли изучается зависимость между ценой X на товар А и прибылью Y торгового предприятия. При оценке регрессионной модели были получены следующие результаты:

+ уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

+ уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на уровне 0,1

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

+ уравнение статистически значимо уровне 0,1

— уравнение статистически значимо на уровнях 0,1 и 0,05

— уравнение статистически значимо на всех уровнях

— уравнение статистически не значимо на уровне 0,01

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,4

—0,7

—0,6

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b.

+0,6

—0,5

—0,7

—0,4

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b.

+0,6

—0,7

—0,5

—0,4

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,4

—0,6

—0,7

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,6

—0,4

—0,7

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,9

—0,7

—0,6

—0,8

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,4

—0,7

—0,6

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,4

—0,7

—0,6

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,3

—0,4

—0,6

—0,5

Изучалась зависимость вида y=a*x^b. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:

Найдите параметр b

+0,5

—0,7

—0,6

—0,4

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 12 предприятиям концерна следующим образом:

Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику

+R_xy=0,83; S²_регр=7,95; F=22,04 t_b=4,69

—R_xy=0,83; S²_регр=5,35; F=12,t_b=3,9

—R_xy=0,43; S²_регр=3,74; F=5,t_b=2,4

—R_xy=0,43; S²_регр=3,48; F=7,t_b=2,5

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 15 предприятиям концерна следующим образом:

+R_xy=0,90; S²_регр=17,98; F=56,83,t_b=7,54

—R_xy=0,90; S²_регр=15,35; F=32,0 t_b=6,9

—R_xy=0,71; S²_регр=13,74; F=5,0, t_b=2,4

—R_xy=0,71; S²_регр=9,48; F=7,0, t_b=2,5

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:

+R_xy=0,90; S²_регр=16,48; F=70,01, t_b=8,37

—R_xy=0,90; S²_регр=15,35; F=50,01, t_b=5,2

—R_xy=0,54; S²_регр=9,82; F=40,2, t_b=4,8

—R_xy=0,54; S²_регр=8,32; F=38,9, t_b=4,5

+R_xy=0,91; S²_регр=14,75; F=66,24, t_b=8,14

—R_xy=0,91; S²_регр=12,32; F=50,1, t_b=7,12

—R_xy=0,39; S²_регр=5,42; F=10,31, t_b=3,49

—R_xy=0,39; S²_регр=6,17; F=11,32, t_b=4,21

+R_xy=0,82; S²_регр=14,75; F=20,07, t_b=4,48

—R_xy=0,82; S²_регр=12,82; F=18,42, t_b=3,37

—R_xy=0,76; S²_регр=9,28; F=10,12, t_b=4,21

—R_xy=0,76; S²_регр=8,32; F=12,05, t_b=4,75

+R_xy=0,88; S²_регр=39,31; F=56,68, t_b=7,53

—R_xy=0,88; S²_регр=25,12; F=40,12, t_b=6,32

—R_xy=0,37; S²_регр=13,10; F=16,17, t_b=5,21

—R_xy=0,37; S²_регр=6,12; F=4,31, t_b=1,18

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 20 предприятиям концерна следующим образом:

+R_xy=0,9789; S²_регр=31,14; F=413,116, t_b=20,33

—R_xy=0,98; S²_регр=41,17; F=420,08, t_b=21,17

—R_xy=0,83; S²_регр=25,12; F=57,2, t_b=8,3

—R_xy=0,83; S²_регр=20,18; F=48,1, t_b=7,8

Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 16 предприятиям концерна следующим образом:

+R_xy=0,84; S²_регр=43,03; F=33,83, t_b=5,82

—R_xy=0,84; S²_регр=38,07; F=25,71, t_b=4,72

—R_xy=0,76; S²_регр=17,05; F=8,3, t_b=2,78

—R_xy=0,76; S²_регр=15,32; F=6,8, t_b=2,12

+R_xy=0,74; S²_регр=15,21; F=18,89, t_b=4,40

—R_xy=0,74; S²_регр=12,32; F=16,05, t_b=3,15

—R_xy=0,50; S²_регр=8,32; F=12,47, t_b=2,32

—R_xy=0,50; S²_регр=6,15; F=10,16, t_b=1,78

+R_xy=0,89; S²_регр=53,58; F=70,63, t_b=8,4

—R_xy=0,89; S²_регр=49,12; F=51,2, t_b=7,8

—R_xy=0,61; S²_регр=15,2; F=12,3, t_b=3,2

—R_xy=0,61; S²_регр=12,9; F=15,7, t_b=2,3

Зависимость спроса на кухонные комбайны y от цены x по 20 торговым точкам компании имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,2 %. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?

+Да, на уровне значимости 0,01

—Нет, на уровне значимости 0,01

—Да, на уровне значимости 0,05

—Да, на уровне значимости 0,1

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,255

—0,003

—0,00066

—0,0536

—0,00063

Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 4,5 + 0,003 ln x + ln e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:

+0,003