Практическое задание. По регионам исследуется зависимость среднедневной заработной платы (фактор ) от прожиточного минимума (фактор )

По регионам исследуется зависимость среднедневной заработной платы (фактор ) от прожиточного минимума (фактор ). Данные по вариантам приведены в папке Эконометрика \ Задание 1.

Требуется:

1. По данным варианта построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи между факторами и .

2. Рассчитать оценки параметров уравнения линейной регрессии для факторов и . Проверить полученный результат с использованием функции ЛИНЕЙН.

3. Оценить силу линейной зависимости между факторами с помощью линейного коэффициента парной корреляции.

4. Проверить качество построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации и коэффициента детерминации. Проверить значимость коэффициента детерминации с помощью -критерия Фишера при уровне значимости α = 0, 01. Сделать выводы.

5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии с помощью -критерия Стьюдента, принимая уровень значимости α = 0, 01. Сделать вывод. Найти границы доверительных интервалов коэффициентов.

6. На поле корреляции построить эмпирическую линию регрессии, вывести уравнение и значение коэффициента детерминации. Сравнить вычисленный в пункте 4 коэффициент детерминации с приведенным на корреляционном поле.

7. Построить графики степенной, экспоненциальной, логарифмической парных регрессий на и вывести уравнения этих регрессий и коэффициенты детерминации.

8. Рассчитать средние ошибки аппроксимации для степенного, экспоненциального и логарифмического уравнений регрессии.

9. Построить сводную таблицу, записав в нее найденные уравнения регрессии, коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации. Выбрать уравнение, наилучшим образом соответствующее данным наблюдений, и обосновать выбор.

10. По выбранному уравнению рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 30% от максимального уровня. Оценить точность прогноза, рассчитав стандартную ошибку предсказания и доверительный интервал для прогнозного значения результата.