Описание
Ситуационная (практическая) часть
Текст ситуационной (практической задачи) № 1
Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:
| 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | |
| Хлеб и хлебобулочные изделия, ц | 9 | 8,6 | 8,4 | 8,4 | 8,2 | 8 | 7,8 | 7,8 | 7,5 | 7,2 |
1. Провести сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Построить линейную модель тренда, оценить ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оценить качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Построить точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразить на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретировать полученные результаты, сделать выводы.
Текст ситуационной (практической задачи) № 2
Имеются условные данные о сети филиалов крупной международной корпорации:
| № филиала | Оборот розничной торговли, тыс. руб. (Y) | Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. (X) |
| 1 | 143302 | 9095 |
| 2 | 110850 | 4015 |
| 3 | 97293 | 4773 |
| 4 | 193277 | 12296 |
| 5 | 71001 | 2838 |
| 6 | 98857 | 6729 |
| 7 | 46092 | 1352 |
| 8 | 97695 | 4484 |
| 9 | 117750 | 9439 |
| 10 | 1016780 | 34530 |
| 11 | 62813 | 2072 |
| 12 | 97030 | 3664 |
| 13 | 101861 | 4722 |
| 14 | 98311 | 5002 |
| 15 | 126770 | 8050 |
| 16 | 151331 | 6603 |
| 17 | 105441 | 6360 |
1. Построить линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии 𝑎1.
3. Выполнить корреляционный анализ, т.е. вычислить линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислить коэффициент детерминации. Сделать вывод.
5. Выполнить дисперсионный анализ. Протестировать статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α = 0,05. Сделать вывод.
6. Вычислить среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть
1. Выберите неверное утверждение:
а. модель – это образ реального объекта;
б. модель замещает объект в ходе исследования;
в. модель должна полностью соответствовать объекту;
г. модель может быть материальной и идеальной;
д. результаты моделирования переносятся на реальный объект.
2. Моментными временными рядами называют такие, уровни которых характеризуют явление:
а. за определенные интервалы времени;
б. на определенный момент времени;
в. с помощью относительных величин;
г. с помощью средних величин.
3. Тренд- это:
а. форма проявления причинно-следственных связей между признаками;
б. аналитическая функция, описывающая тенденцию изменения явления;
в. основное направление развития явления.
4. Какая составляющая временного ряда отражает влияние на него факторов, не поддающихся учету и регистрации:
а. корелограмма;
б. лаг;
в. случайная компонента;
г. тренд
5. От чего зависит, насколько близко проходит график выбранной функции тренда к фактическим данным?
а. от коэффициента детерминации;
б. от параметров тренда;
в. от прогнозных значений;
г. от случайных факторов.
6. Прогноз это:
а. отрезок времени от момента, для которого имеются последние данные об изучаемом процессе до момента, к которому относится прогноз;
б. количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего;
в. форма проявления причинной связи между последовательными значениями показателей.
7. В каком случае модель считается адекватной изучаемому процессу:
а. F > Fтабл;
б. F < Fтабл;
в. F = Fтабл;
г. значение коэффициента корреляции более 0,8?
8. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
а. тесноту связи между зависимой и независимой переменной;
б. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если незави-симая переменная изменится на 1 ед.;
в. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если незави-симая переменная изменится на 1%;
г. на сколько единиц в среднем изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.
9. Если коэффициент корреляции положителен, то в линейной модели:
а. с ростом X уменьшается Y;
б. с повышением X увеличивается Y;
в. с уменьшением X растет Y;
г. с ростом X не меняется Y.
10. Коэффициент регрессии изменяется в пределах:
а. от -1 до 1;
б. от 0 до 1;
в. от -1 до 0;
г. принимает любое значение.
Список используемой литературы
