Контрольная работа №3
Тема: Корреляционно-регрессионный анализ в экономическом прогнозировании
1. Продавец товара А анализирует информацию о цене товара и количестве продаж (таблица 1).
Таблица 1 – Исходные данные
Количество, ед./день (У) 228 229 334 335 337 337 441 446
Цена, руб. (Х) 4400 3380 3350 3350 3320 3310 2280 2250
Требуется:
1. Вычислить коэффициент корреляции.
2. Построить модель линейной регрессии.
3. Рассчитать прогноз объема продаж при цене 4500 руб., 3000 руб., 2500 руб.
2. На основе статистических данных, представленных в таблице, выявить причинно-следственные зависимости между показателями, количественно оценить тесноту связи и рассчитать прогнозные значения на последующие три наблюдения.
Номер наблюдения У Фактор Х1 Фактор Х2 Фактор Х3 Фактор Х4
1. 2,5 410 2480 67 20
2. 3,0 400 2430 65 17
3. 5,0 380 2400 50 15
4. 10,0 320 2100 0 0
5. 7,5 360 2250 30 12
6. 11,0 300 2000 0 0
7. 4,5 385 2410 60 15
8. 1,5 420 2500 70 22
9. 6,0 370 2300 40 13
10. 8,0 350 2200 20 10

Контрольная работа №3
Тема: Корреляционно-регрессионный анализ в экономическом прогнозировании
1. Продавец товара А анализирует информацию о цене товара и количестве продаж (таблица 1).
Таблица 1 – Исходные данные
Количество, ед./день (У) 228 229 334 335 337 337 441 446
Цена, руб. (Х) 4400 3380 3350 3350 3320 3310 2280 2250
Требуется:
1. Вычислить коэффициент корреляции.
2. Построить модель линейной регрессии.
3. Рассчитать прогноз объема продаж при цене 4500 руб., 3000 руб., 2500 руб.
2. На основе статистических данных, представленных в таблице, выявить причинно-следственные зависимости между показателями, количественно оценить тесноту связи и рассчитать прогнозные значения на последующие три наблюдения.
Номер наблюдения У Фактор Х1 Фактор Х2 Фактор Х3 Фактор Х4
1. 2,5 410 2480 67 20
2. 3,0 400 2430 65 17
3. 5,0 380 2400 50 15
4. 10,0 320 2100 0 0
5. 7,5 360 2250 30 12
6. 11,0 300 2000 0 0
7. 4,5 385 2410 60 15
8. 1,5 420 2500 70 22
9. 6,0 370 2300 40 13
10. 8,0 350 2200 20 10