Математическая постановка задачи

Переменные:

Х0 - валовой внутренний продукт, млрд. руб.

X] - объем промышленной продукции, млрд. руб.

Х2 - инвестиции в основной капитал, млрд. руб.

Х3 - розничный товарооборот, млрд. руб.

Х4 - объем платных услуг населению, млрд. руб.

Х5 - доходы консолидированного бюджета, млрд. руб.

Хб - расходы консолидированного бюджета, млрд. руб.

Х7 - общая численность официально зарегистрированных безработных, тыс. чел.

Х8 - номинальная начисленная среднемесячная заработная плата, тыс. руб.

Х9 - денежные доходы населения, млрд. руб.

Х10 - денежные расходы и сбережения населения, млрд. руб.

Вариант Зависимая переменная Независимые переменные
  X0 X1 – X10
  X1 X0, X2 - X10
  X2 X0, X1, X3 - X10
  X3 X0 - X2, X4 - X10
  X4 X0 – X3, X5 - X10
  X5 X0 – X4, X6 - X10
  X6 X0 – X5, X7 - X10
  X7 X0 – X6, X8 - X10
  X8 X0 – X7, X9 - X10
  X9 X0 – X8, X10
  X10 X0 – X9
  X0 X1 – X10
  X1 X0, X2 - X10
  X2 X0, X1, X3 - X10
  X3 X0 - X2, X4 - X10

Даны данные для показателей Х0 - Х10. Исследовать их зависимость. Для этого:

1.Построить матрицу коэффициентов парной корреляции, проанализировать ее, сделать вывод о необходимости включения в модель данных факторов.

2. Рассчитать параметры линейной и экспоненциальной моделей. Для расчета параметров линейной модели использовать функцию ЛИНЕЙН и инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, для расчета параметров экспоненциальной - функцию ЛГРФПРИБЛ. Для линейной и экспоненциальной моделей рассмотреть случаи, когда аргумент Константа в функциях ЛИНЕИН и ЛГФРФПРИБЛ имеет значение ИСТИНА и ЛОЖЬ.

3. Сделать выводы: 1) о значимости коэффициентов, входящих в модель; 2) об адекватности модели фактическим данным;

4. На основе проведенного анализа определить вид модели, наиболее точно описывающей фактические данные;

5. Рассчитать прогнозные значения, используя выбранную модель. Найти отклонение фактических данных от расчетных. Сделать вывод;

6. Построить график, отражающий фактические и расчетные данные.


Исходные данные к заданию 1

X0 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
4044,3 4356,4 605,1 1626,7 500,2 2063,2   84,7 398,2 2612,8  
4201,3 4376,5 620,1 1602,5 512,7 2143,7 1869,2 84,7 400,4 2554,4 2497,4
4861,2     1880,7   2447,7 2320,2 82,2 427,6 2783,4  
  4906,7 862,1 1982,7 556,1 2406,4 2496,5 80,3 440,6 2922,6 2837,7
4886,3 4854,9 958,4   535,4 2592,9 2277,3 77,4 449,9 2842,8 2839,9
5788,8 4926,3 1488,9 2193,9 582,7   2834,4 84,4 476,4 3339,9 3274,4
5539,7 4835,1 1231,5 2152,1 533,1 2529,7 2563,8 73,1 487,9 3252,5 3188,2
6431,4 5254,4 1429,6   532,9 2644,9 2434,2   497,4    
6681,5 5588,4 1679,5 2344,4 550,7 2793,7 2616,7 72,5 485,2 3503,3 3444,4
  5416,7 1326,2 2341,7 567,6 2669,2 2565,9 71,1 501,5 3309,6 3318,1
5881,2 5477,2 1456,8 2211,9 625,9   2904,5 69,3 503,3 3350,4 3336,6
6355,4 5503,9 2523,6 2629,8 716,9 2990,5 4770,1 67,9 562,2 4172,2 4072,7
4995,9 5842,5   2017,5 633,6 2659,8 1982,3 72,2   3299,1 3328,2
5175,2 5984,6 923,8 2009,4 635,5 2636,6 2517,9 73,4 525,4 3335,3 3292,8
5971,6 6446,3 1173,3   679,5 2943,1 3048,8 72,8 558,5 3619,7 3608,4
5568,1 6082,5 1156,7 2400,1 622,6 2890,9 2984,8 71,8 561,6 3836,6 3732,5
6025,1 6301,7 1450,2 2508,1 635,3 3051,5 2788,9 69,3 579,3 3361,1 3376,4
7025,8 6603,9 1845,2 2684,1 680,9     66,5   4203,3  
6782,7 6593,6 1566,4 2736,6   3052,6 3026,7 62,3 612,3 3961,9 3932,6
7775,5 7003,6 1729,7 2824,5 678,6 3349,7 2894,7   623,5 4016,9 3999,9
7993,4 6823,4 1987,3 2880,2 684,4 3456,3 3094,8 56,4 606,4 4247,3 4192,3
7169,8 6610,8 1902,7 2812,9 788,2 3731,2 3119,8 53,2 618,4 4146,8 4186,5
7155,5 6482,3 1839,1 2704,2 765,1 3517,8 3327,3 52,6 611,5 4277,5 4255,5
7628,4 6491,8 3953,7 3224,2 833,5 3823,1       6379,6  
6194,3 6319,8 1351,2 2584,7 795,3 3482,9 2321,8 53,5 617,2 4148,2 4283,1
6352,4 6607,3 ' 1185,3 2466,7 770,1 3347,6     614,3 4180,2 4152,6
7220,6 7068,7 1715,5 2928,3 815,7 3585,4 3284,1 51,7 659,4 4601,5 4584,6
6804,6 6895,9 1536,4 3036,4 758,7 3678,3 3856,4 50,2 661,9 4800,2 4687,9
7325,9 7459,9 1823,1 3021,1 777,8 3801,6 3647,7 47,7 686,9 4242,8 4284,6
8336,5 7647,9 2452,1 3237,6 837,3 4002,1 4038,2 46,3 710,2 5270,7 5144,8
8236,2 7660,3 2076,6 3247,1 820,4 3990,3 4067,5 46,7     4769,1
9214,2 8158,4 2129,2 3436,9 829,1   3588,1 48,6 737,3 4984,9 4984,9
9721,8 7857,1 2502,7 3472,8 820,8 4154,2 3781,3 46,5 713,4   5198,5
8686,4 8336,9 2238,7 3504,1 872,2 4322,7 4369,4 45,5   4993,5 5050,6
8615,6 8589,3 2417,6 3357,1   4623,1 4506,1 45,2 736,4 5327,6 5300,1
9378,7 8902,3 3838,4 4034,7 974,8 4817,9 7101,1 44,1 795,4 6410,2 6293,5
7860,4 9516,9 1468,6 3450,4 938,5   2747,2 49,6 756,3   5272,2


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: