Да, только на уровне значимости 0,01

⇐ Предыдущая

—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.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=60 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=80 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=25 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=30 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=45 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

Сравнить эластичности затрат по каждому виду продукции при x=40 и определить объем выпускаемой продукции обоих видов, при котором их эластичность будут одинаковы.

—

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:

построенное по 15 наблюдениям. При этом r= - 0,7. Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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:

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 . Доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели имеет вид:

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:

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 y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,552

—0,575

—0,439

—0,648

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, 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 y от объема производства x, 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

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,448

—0,564

—0,356

—0,621

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,491

—0,425

—0,379

—0,531

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,327

—0,425

—0,517

—0,369

Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, 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

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,675

—0,519

—0,631

—0,620

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,461

—0,395

—0,423

—0,522

В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

+0,495

—0,517

—0,444

—0,396

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

Множественная регрессия (Задачи)

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,266; -0,246; 0,258

—0,266; -0,258; 0,246

—0,258;-0,266; 0,263

—0,258; -0,246; 0,266

Уравнение регрессии в стандартизированном виде имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+-1,163; 0,736; -0,889

—-1,163; 0,889; -0,736

—-0,736; 1,163; -0,889

—-0,889; 1,163; -0,736

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,827; -0,607; -1,005

—0,827; -0,563; -0,923

—1,005; -0,607; -0,827

—0,827; -1,005; -0,607

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,23; -0,428; 0,476

—0,32; -0,476; 0,428

—0,23; -0,478; 0,428

—0,372; -0,32; 0,476

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,728; -1,213; 0,376

—0,728; -0,376; 1,213

—1,213; -0,728; 0,376

—1,213; -0,728; 0,436

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,438; 0,558; -0,384

—0,438; 0,384; -0,558

—0,558; -0,438; 0,384

—0,558; 0,732; -0,461

Стандартизованное уравнение регрессии имеет вид:

Частные коэффициенты эластичности равны:

+0,327; -0,23; 0,493

—0,327; -0,493; 0,552

—0,493; -0,327; 0,552

—0,493; -0,23; 0,327

По 18 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

Значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра равны:

+0,575; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,575; 0,55; -0,57; 3,47; 174,45

—0,603; 0,57; -0,55; 3,47; -174,45

—0,603; 0,55; -0,57; 2,17; 278,7

По 17 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,508; 0,43; 0,62; -5,63; 278,7

—0,508; 0,62; 0,43; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,63; -278,7

—0,543; 0,43; 0,62; -5,15; 278,7

По 22 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,627; 4,73; -1,1; -4,1; 58,6

—0,627; 4,1; -1,1; 4,73; 58,6

—0,646; 4,73; -1,1; -4,1; -58,6

—0,646; 4,1; -1,1; -5,2; 58,6

По 25 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,429; -1,73; -0,33; 0,3; 220,2

—0,429; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

—0,455; 1,73; 0,33; 0,3; 220,2

—0,455; -1,73; -0,3; 0,33; -220,2

По 24 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,517; 0,06; 0,37; -1,52; 313,0

—0,517; 0,36; 0,07; -0,84; 313,0

—0,54; 0,37; 0,06; -1,52; -313,0

—0,54; 0,06; 0,37; -1,52; -313,0

По 28 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,685; -0,26; -0,25; -0,96; 297,1

—0,686; -0,25; -0,26; -0,96; -297,1

—0,698; -0,26; -0,25; -0,96; -297,1

—0,698; -0,96; -0,25; -0,26; 297,1

По 26 наблюдениям получены следующие данные:

; ; ; ; .

+0,568; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,568; 3,16; -1,22; -2,56; -146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; 146,5

—0,587; 3,16; -1,22; -2,78; -146,5

В уравнении регрессии:

Восстановить пропущенные характеристики; построить доверительный интервал для

с вероятностью 0,95, если n = 12

+ (-12,02; -2,98)

— (-12,02; -2,98)

— (-11,12; -3,88)

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

Уравнение регрессии в стандартизованном виде имеет вид:

Как влияют факторы на результат и каковы значения частных коэффициентов эластичности?

+Наибольшее влияние на результат оказывает фактор , наименьшее

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее - ;

—Наибольшее влияние на результат оказывает фактор наименьшее -

По 20 наблюдениям получены следующие данные:

—

По 16 наблюдениям получены следующие данные:

—

Уравнения регрессии y на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

—

Уравнения регрессии на и в стандартизованном и натуральном масштабе имеют вид:

—

;

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

—

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

—

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

—

Уравнения регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе имеют вид:

—

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент детерминации составил 0,736. После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0,584. Обоснованно ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1, 0,05 и 0,01:

⇐ Предыдущая

Следующая ⇒