ЭконометрикаКонтрольная работаМУИВ Витте
Готовая контрольная работа по эконометрике состоит из двух файлов: оформленного документа Word с текстом работы и таблицы Excel с расчётами. Работа включает четыре задания. В первом задании по данным о 12 регионах за 2023 год (среднедушевой прожиточный минимум и среднедневная заработная плата одного трудоспособного) требуется построить линейное уравнение парной регрессии, рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации, оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента, выполнить прогноз заработной платы при заданном прогнозном значении прожиточного минимума, а также построить график исходных данных и теоретической прямой. Второе задание посвящено нелинейной парной регрессии, третье — множественной регрессии и корреляции, четвёртое — построению модели временного ряда. В расчётном файле приведены коэффициенты корреляции и детерминации, стандартные отклонения, коэффициенты эластичности, стандартизированные оценки параметров, доверительные интервалы и прогнозные значения. Работа завершается выводами и списком использованных источников.
ЭконометрикаПрактические заданияТольяттинский государственный университет
Комплект из четырёх выполненных практических заданий по эконометрике: отчёты в Word с расчётами, оформленными через редактор формул, и рабочие книги Excel с промежуточными вычислениями. Первое задание — исследование зависимости расходов семейных хозяйств на приобретение товара от располагаемого дохода, расчёты выполняются в Excel средствами «Анализа данных». Второе
ЭконометрикаКурсовая работаДубна
Курсовая работа по эконометрике посвящена применению линейной регрессии для прогнозирования стоимости квартир и принятия решений. В текстовом файле представлены введение, постановка задачи, формализация предметной задачи, решение и заключение, а также список литературы. Выдвигаются предположения о том, что стоимость квартиры растёт с увеличением площади, а большее количество комнат повышает её цену. В Excel-файле приведены исходные данные о квартирах: стоимость, площадь, этаж, расстояние до метро пешком и число комнат. Выполнен регрессионный анализ: рассчитаны множественный R, R-квадрат, нормированный R-квадрат, стандартная ошибка, наблюдения, дисперсионный анализ, коэффициенты уравнения регрессии, t-статистика, P-значения, остатки, а также прогнозируемая стоимость квартир. Комплект состоит из документа с разделами и электронной таблицы с расчётами.
