Заказ: 1065221

По предприятиям концерна производства пищевых продуктов имеются данные об объеме продаж Y (тыс. дол.) и расходах на рекламу X (тыс. дол.) (табл) а) Определить параметры а и b линейной регрессии ŷ = а + b · x. б) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. в) Определите с помощью среднего коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат и оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качества уравнения. г) Оцените статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента при а = 0,05. д) Оценить статистическую значимость построенной модели линейной регрессии с помощью F-критерия Фишера.

По предприятиям концерна производства пищевых продуктов имеются данные об объеме продаж Y (тыс. дол.) и расходах на рекламу X (тыс. дол.) (табл) а) Определить параметры а и b линейной регрессии ŷ = а + b · x. б) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. в) Определите с помощью среднего коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат и оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качества уравнения. г) Оцените статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента при а = 0,05. д) Оценить статистическую значимость построенной модели линейной регрессии с помощью F-критерия Фишера.
Описание

Подробное решение в WORD - 16 страниц





Предварительный просмотр

По предприятиям концерна производства пищевых продуктов имеются данные об объеме продаж Y (тыс. дол.) и расходах на рекламу X (тыс. дол.) (табл)	 а) Определить параметры а и b линейной регрессии  ŷ = а + b · x. 	б) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 	в) Определите с помощью среднего коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат и оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качества уравнения. 	г) Оцените статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента при а = 0,05. 	д) Оценить статистическую значимость построенной модели линейной регрессии с помощью F-критерия Фишера.