Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 21
Состав работы
|
|
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
- Microsoft Excel
Описание
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Фрагмент исходных данных (вариант 21):
I Y X1 X2 X3
1 254,0258612 26,99993506 -6,000751544 0,999628044
2 200,5911847 14,00039776 14,00032088 24,99863727
3 219,1684443 15,99944831 3,998535023 27,99876502
4 250,6468318 26,00101627 4,999294123 31,99315634
5 225,5263428 19,99907954 7,002824734 27,00623532
6 237,6944479 20,99996755 -2,999102175 7,009703306
7 222,30329 16,00009245 7,000051116 4,999724929
8 257,2675381 26,99966165 -5,999179288 8,997090885
9 262,2669443 25,99998107 -6,998984743 28,99800978
Задание №1
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели.
Задание №2
Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Фрагмент исходных данных (вариант 21):
I Y X1 X2 X3
1 254,0258612 26,99993506 -6,000751544 0,999628044
2 200,5911847 14,00039776 14,00032088 24,99863727
3 219,1684443 15,99944831 3,998535023 27,99876502
4 250,6468318 26,00101627 4,999294123 31,99315634
5 225,5263428 19,99907954 7,002824734 27,00623532
6 237,6944479 20,99996755 -2,999102175 7,009703306
7 222,30329 16,00009245 7,000051116 4,999724929
8 257,2675381 26,99966165 -5,999179288 8,997090885
9 262,2669443 25,99998107 -6,998984743 28,99800978
Задание №1
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели.
Задание №2
Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
Дополнительная информация
Зачет без замечаний!
Дата сдачи: июнь 2018 г.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по различным дисциплинам.
E-mail: LRV967@ya.ru
Дата сдачи: июнь 2018 г.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по различным дисциплинам.
E-mail: LRV967@ya.ru
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика"
ДО Сибгути
: 26 декабря 2015
Задание.
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах немаленького города. Имеются данные о цене товара в 120 магазинах, а также такая дополнительная информация, как:
• Цена товара в соседних магазинах (оценена экспертами-маркетологами по ближайшим 5 магазинам, в которых продается такой же товар);
• Расстояние от магазина до ближайшей станции метро (условная дистанция до ближайшей станции метро по пешим маршрутам, считающимся удобными);
•
150 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №7
SibGOODy
: 31 августа 2018
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент данных приведен ниже:
I Y X1 X2 X3
1 258,7424251 19,00014401 15,00062408 20,003034
2 278,1483375 15,00042731 7,001206603 28,00818065
3 317,0628785 23,00018563 1,000471387 26,99586761
4 317,2176894 23,99930969 -2,000672058 25,99638428
5 312,8286505 20,0009705 -4,99776773 31,00499145
6 320,6573656 27,00095
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №19
SibGOODy
: 28 августа 2018
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент исходных данных (первые 10 значений):
I Y X1 X2 X3
1 246,2355165 20,00017371 7,001488238 8,000799927
2 273,3560835 26,00078398 -3,000062405 7,001980093
3 225,8606823 16,00046735 1,000061458 28,99265482
4 237,439026 14,00086051 10,00057324 2,999145599
5 213,4838941 11,9995867 -3,000377192 25,00087718
6 21
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика". Вариант №10
flewaway
: 16 декабря 2017
Описание данных и задание
Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии;
Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной регр
250 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 08
Учеба "Под ключ"
: 2 сентября 2017
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент данных (первые 10 значений):
1 318,0728729 22,99965362 11,00085486 5,000551289
2 276,9334471 16,99907239 1,999827017 20,00127117
3 279,689303 19,99938517 -7,999612688 33,9955015
4 296,3182596 26,00003921 -7,001002884 10,99840266
5 294,3997056 20,99950479 9,000853481 17,00397088
6 301,8690372 23,00008778
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №8
Елена22
: 14 марта 2017
Задание к контрольной работе
Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии;
Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной ре
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 06
Учеба "Под ключ"
: 7 января 2017
Уважаемые студенты! Заданием на контрольную работу по курсу «эконометрика» является эмпирическое упражнение с заданными выборками. Исходные данные для задачи приведены по вариантам в файле “kr.xls ”, варианты отличаются исходными данными, задание — общее. Для выполнения работы рекомендуется использовать пакет MATRIXER и методические рекомендации к выполнению практического задания, содержащиеся в курсе лекций. Ответ на вторую часть контрольной работы должен быть оформлен в виде отчета о ходе и ре
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4
Елена22
: 2 мая 2016
Описание данных и задание:
Рассматривается модель линейной регрессии; Y – зависимая переменная; Xj – факторы регрессии; i – номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Исходные данные. Вариант № 4
(Приведены первые 20 значений из 480)
I Y X1 X2 X3
1 224,4488 11,99977 1,99926 32,9991
2 277,2832 26,99997 -4,999 7,998596
3 275,2594 13,99914 -6,00115 25,99854
4 288,344 26,00019 -5,00071 32,00607
5 196,8233 14,00041 12,99872 14,00221
6 226,516 16,99974 8,999965 23,99976
200 руб.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине. Экология. 2-й семестр, билет №20
Alexandr1305
: 1 марта 2019
1. Что является условием сохранения устойчивости биосферы.
2. Экологический паспорт предприятия.
30 руб.
3 семестр ДО. «Электроника». Курсовая работа. В3
Мария60
: 22 февраля 2019
Курсовая работа
по дисциплине: «Электроника»
на тему: «Разработка интегрального аналогового устройства»
Данные на скриншоте
П.1 Исходные данные курсовой работы на тему "Разработка интегрального аналогового устройства"
Таблица П.1
1. Напряжение питания
2. Коэффициент усиления по напряжению
3. Входное сопротивление
4. Сопротивление нагрузки
5. Номинальное выходное напряжение
6. Нижняя рабочая частота
7. Верхняя рабочая частота
8. Коэффициент частотных искажении на нижней рабочей частоте
9. К
400 руб.
Основы программирования на C# (верные ответы на тест Синергия МТИ МосТех МосАП )
alehaivanov
: 3 августа 2025
Результат 100 баллов из 100
Основы программирования на C#
• Тема 1. Введение в программирование на языке C#
• Тема 2. Основные конструкции
• Тема 3. Методы
• Тема 4. Введение в объектно-ориентированное программирование. Классы
• Тема 5. Объектно-ориентированное программирование
• Тема 6. Коллекции и их использование
• Тема 7. Обработка исключений
• Тема 8. Делегаты, лямбды и события
• Тема 9. Интерфейсы
• Тема 10. Работа с файлами
• Тема 11. Технология WPF и создание десктопных приложений
• Итог
225 руб.
Монтажная схема фундамента для станка качалки 7СК8-3,5-4000-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 7 июня 2016
Монтажная схема фундамента для станка качалки 7СК8-3,5-4000-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
297 руб.