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.