Тема 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 0,1)
—Да, на любом уровне (0,1; 0,05 и 0,1)
—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
—Да, 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:
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, 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 15 торговым точкам компании имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,1 %. Можно ли утверждать, что приведенное уравнение регрессии подтверждает это предположение?
+—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 20 торговым точкам компании имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Ранее предполагалось, что увеличение цены на 1 % приводит к уменьшению спроса на 1,3 %. 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
—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
+— 
— 
— 
— 
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=60 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=80 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=25 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=30 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=45 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
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=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
— 
— 
— 
+— 
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=55 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы
+— 
— 
— 
— 
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
return false">ссылка скрыта
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 r=-0.75. 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 r=-0.65. 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 r=0.73. 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 r=0.68. 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:
построенное по 20 наблюдениям. При этом r=0.86. Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:
+—(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 r=0,53. 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:
построенное по 18 наблюдениям. При этом r=-0,6. Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:
+—(-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 r= 
. 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 
от объема производства 
, 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 от объема производства , 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
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+—0,448
—0,564
—0,356
—0,621
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+—0,491
—0,425
—0,379
—0,531
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+—0,327
—0,425
—0,517
—0,369
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , 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
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+—0,675
—0,519
—0,631
—0,620
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+—0,461
—0,395
—0,423
—0,522
Уравнение регрессии потребления материалов от объема производства , построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:
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 на товар А и прибылью 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 на товар А и прибылью 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 на товар А и прибылью 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 0,1 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 на товар А и прибылью 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 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 на товар А и прибылью 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 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
По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью 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 0,1 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 на товар А и прибылью 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 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 на товар А и прибылью 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 0,1 и 0,05
— 
уравнение статистически не значимо на уровне 0,01
— 
уравнение статистически значимо на всех уровнях
— 
уравнение статистически значимо на уровне 0,1
По совокупности 30 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью 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 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
По совокупности 20 предприятий торговли изучается зависимость между ценой на товар А и прибылью 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 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*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,4
—0,7
—0,6
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,6
—0,5
—0,7
—0,4
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,6
—0,7
—0,5
—0,4
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,4
—0,7
—0,6
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,6
—0,4
—0,7
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,9
—0,7
—0,6
—0,8
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,4
—0,7
—0,6
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,4
—0,7
—0,6
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. Для преобразованных в логарифмах переменных получены следующие данные:
Найдите параметр b
+—0,3
—0,4
—0,6
—0,5
Изучалась зависимость вида y=a*xb. 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
+—Rxy=0,83; S2регр=7,95; F=22,04,tb=4,69
—Rxy=0,83; S2регр=5,35; F=12,tb=3,9
—Rxy=0,43; S2регр=3,74; F=5,tb=2,4
—Rxy=0,43; S2регр=3,48; F=7,tb=2,5
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 15 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,90; S2регр=17,98; F=56,83,tb=7,54
—Rxy=0,90; S2регр=15,35; F=32,0, tb=6,9
—Rxy=0,71; S2регр=13,74; F=5,0, tb=2,4
—Rxy=0,71; S2регр=9,48; F=7,0, tb=2,5
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,90; S2регр=16,48; F=70,02, tb=8,37
—Rxy=0,90; S2регр=15,35; F=50,01, tb=5,2
—Rxy=0,54; S2регр=9,82; F=40,2, tb=4,8
—Rxy=0,54; S2регр=8,32; F=38,9, tb=4,5
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 15 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,91; S2регр=14,75; F=66,24, tb=8,14
—Rxy=0,91; S2регр=12,32; F=50,1, tb=7,12
—Rxy=0,39; S2регр=5,42; F=10,31, tb=3,49
—Rxy=0,39; S2регр=6,17; F=11,32, tb=4,21
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
+—Rxy=0,82; S2регр=14,75; F=20,08, tb=4,48
—Rxy=0,82; S2регр=12,82; F=18,42, tb=3,37
—Rxy=0,76; S2регр=9,28; F=10,12, tb=4,21
—Rxy=0,76; S2регр=8,32; F=12,05, tb=4,75
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,88; S2регр=39,31; F=56,68, tb=7,53
—Rxy=0,88; S2регр=25,12; F=40,12, tb=6,32
—Rxy=0,37; S2регр=13,10; F=16,17, tb=5,21
—Rxy=0,37; S2регр=6,12; F=4,31, tb=1,18
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 20 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,9789; S2регр=31,14; F=413,116, tb=20,33
—Rxy=0,9789; S2регр=41,17; F=420,08, tb=21,17
—Rxy=0,83; S2регр=25,12; F=57,2, tb=8,3
—Rxy=0,83; S2регр=20,18; F=48,1, tb=7,8
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 16 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,84; S2регр=43,03; F=33,83, tb=5,82
—Rxy=0,84; S2регр=38,07; F=25,71, tb=4,72
—Rxy=0,76; S2регр=17,05; F=8,3, tb=2,78
—Rxy=0,76; S2регр=15,32; F=6,8, tb=2,12
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 18 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,74; S2регр=15,21; F=18,89, tb=4,35
—Rxy=0,74; S2регр=12,32; F=16,05, tb=3,15
—Rxy=0,50; S2регр=8,32; F=12,47, tb=2,32
—Rxy=0,50; S2регр=6,15; F=10,16, tb=1,78
Зависимость объема продаж y от расходов на рекламу х характеризуется по 20 предприятиям концерна следующим образом:
Определите коэффициент корреляции, регрессионную сумму квадратов отклонений, t-статистику коэффициента регрессии, F-статистику
+—Rxy=0,89; S2регр=53,58; F=70,62, tb=8,4
—Rxy=0,89; S2регр=49,12; F=51,2, tb=7,8
—Rxy=0,61; S2регр=15,2; F=12,3, tb=3,2
—Rxy=0,61; S2регр=12,9; F=5,7, tb=2,3
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
—0,255
—0,00066
—0,0536
—0,00071
Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003 ln x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,00066
—0,255
—0,003
—0,0536
—0,00063
Уравнение регрессии имеет вид: y = 4,5 + 0,003x + e. При значении фактора, равном 85, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,0536
—0,255
—0,003
—0,00063
—0,0582
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,4644
—0,0043
—0,00185
—0,168
—0,4218
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,3 + 0,0043 ln x + ln e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,0043
—0,4644
—0,00185
—0,168
—0,00129
Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043 ln x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,00185
—0,0043
—0,4644
—0,168
—0,4215
Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,3 + 0,0043x + e. При значении фактора, равном 108, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,168
—0,00185
—0,0043
—0,4644
—0,00129
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,3515
—0,0037
—0,00167
—0,137
—0,167
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 2,2 + 0,0037 ln x + ln e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,0037
—0,3515
—0,00167
—0,137
—0,4644
Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037 ln x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,00167
—0,0037
—0,3515
—0,137
—0,00137
Уравнение регрессии имеет вид: y = 2,2 + 0,0037x + e. При значении фактора, равном 95, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,137
—0,00167
—0,0037
—0,3515
—0,3218
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,3375
—0,0015
—0,0027
—0,158
—0,3916
Уравнение регрессии имеет вид: ln y = 1,8 + 0,0027 ln x + ln e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,0027
—0,3375
—0,0015
—0,158
—0,00158
Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027 ln x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,0015
—0,0027
—0,3375
—0,158
—0,00158
Уравнение регрессии имеет вид: y = 1,8 + 0,0027x + e. При значении фактора, равном 125, коэффициент эластичности y по х составит:
+—0,158
—0,0015
—0,0027
—0,3375
—0,4218