По территории известны данные.
Задание
1.Рассчитайте параметры уравнения линейной, степенной, показательной, обратной регрессии
2.Оцените качество каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации

По исходным данным
1.Построить уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2.Рассчитать частные коэффициенты эластичности.
3.Определить стандартизированные коэффициенты регрессии.
4.Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а так же множественный коэффициент корреляции.
5.Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F – критерия Фишера.

1.Построить график временного ряда, вычислить основные числовые характеристики.
2.Сгладить ряд методом скользящих средних.
3.Проверить гипотезы о случайности временного ряда.
4. Провести автокорреляционный анализ временного ряда.
5. Оценить модели краткосрочного прогноза.
6. Определить степень полиномиального тренда методом переменных разностей.
7. Построить регрессионную модель временного ряда
8. Оценить адекватность трендовой модели.
9. Дать краткосрочный прогноз (на один шаг) и долговренный (на три шага) прогноз значений временного ряда.

Задание 1. Однофакторная (парная) регрессия.
Область состоит из 12 районов, информация о зарплатных макроэкономических показателях которых представлена в таблице. Требуется:
1. Построить диаграмму рассеяния (у) в зависимости от (х).
2. Определить форму связи между результирующим показателем (у) и фактором (х) с использованием регрессионной модели.
3. Оценить погрешность коэффициентов модели и их значимость при уровне доверительной вероятности 90%.
4. Оценить степень согласия с исходными данными и качество модели на базе критериев R2 и обобщённого R2.
5. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов уравнений регрессии.
6. Дать прогноз заработной платы при увеличении среднедушевого прожиточного минимума на 10%. Оценить точность прогноза.
Задание 2. Двухфакторная регрессия
Торговое предприятие имеет сеть, состоящую из 12 магазинов, информация о деятельности которых представлена в таблице. Требуется:
1. Построить диаграммы рассеяния годового товарооборота (у) в зависимости от торговой площади (х1) и среднего числа посетителей в день (х2).
2. Определить форму связи между результирующим показателем (у) и каждым из факторов (х1 и х2) с использованием двухфакторной регрессионной модели.
3. Оценить погрешность коэффициентов модели и их значимость при уровне доверительной вероятности 95%.
4. Оценить степень согласия с исходными данными и качество модели на базе критериев R2 и обобщённого R2.
5. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов уравнений регрессии.
6. Дать прогноз для нового 13-го магазина, торговая площадь и число посетителей в котором будут равны средним по имеющимся 12-и. Оценить точность прогноза.