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.
ЭконометрикаКонтрольная работа—
Контрольная работа по эконометрике включает десять мини-задач с решениями. В заданиях проверяется наличие линейной коллинеарности между факторами x, z и t по корреляционной матрице: оценивается определитель, анализируются коэффициенты парной корреляции и делается вывод о мультиколлинеарности. Отдельно разбирается интерпретация параметров линейного уравнения регрессии вида ŷx=21,5+4,35x+2,1z и степенного уравнения ŷx=3,4·x^0,4·z^1,1. Также рассматриваются системы уравнений: определяется их тип, приводится макроэкономическая модель, проверяется идентифицируемость и анализируется необходимое условие идентификации. В работе сформулирован вывод по проверке системы уравнений. Материал представлен как готовое решение с расчётами и пояснениями по каждому заданию.
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.
