Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №7
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 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 27,00095544 -4,000352326 26,99804713
7 271,0798678 16,00095031 5,000304249 4,98855557
8 312,52489 20,00014037 -7,998584639 14,00323185
9 286,871615 13,99963737 -0,001373173 21,00097976
10 298,7707761 12,99944752 1,001767659 34,00773413
11 238,1915179 13,000547 12,99779863 32,01897033
12 211,6654519 13,00036026 14,99955258 3,988895312
13 281,9357447 11,99998558 -7,999154415 36,00473815
14 244,5467863 18,99918112 13,0012771 22,0039763
15 323,90534 26,00095767 -3,000495193 1,002216516
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 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 27,00095544 -4,000352326 26,99804713
7 271,0798678 16,00095031 5,000304249 4,98855557
8 312,52489 20,00014037 -7,998584639 14,00323185
9 286,871615 13,99963737 -0,001373173 21,00097976
10 298,7707761 12,99944752 1,001767659 34,00773413
11 238,1915179 13,000547 12,99779863 32,01897033
12 211,6654519 13,00036026 14,99955258 3,988895312
13 281,9357447 11,99998558 -7,999154415 36,00473815
14 244,5467863 18,99918112 13,0012771 22,0039763
15 323,90534 26,00095767 -3,000495193 1,002216516
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.
В архиве отчет (doc) + файл excel.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по различным дисциплинам.
E-mail: LRV967@ya.ru
Дата сдачи: июнь 2018 г.
В архиве отчет (doc) + файл excel.
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.
Эконометрика. Экзамен. Вариант №7
rtt20
: 12 июня 2015
Описание задачи («Линейная регрессия»)
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользова-ния в магазинах не маленького 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 дистан-ция до ближайшей станции метро по пешим маршр
350 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 21
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 (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
6 237,694
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.
Другие работы
Творчество Кондратьева
Aronitue9
: 3 января 2012
Оглавление
Введение 3
Глава 1. Основные этапы жизни и творчества Н.Д. Кондратьева 5
1. Становление Н.Д. Кондратьева как ученого 5
2. Петербургский период 7
3. Московский период 8
4. Репрессии и реабилитация 13
Глава 2. Теоретическое наследие Н.Д. Кондратьева 16
1. Теория предвидения и методология планирования 16
2. Большие циклы конъюнктуры 23
2.1. Первые исследователи «длинных волн» 23
2.2. Развитие теории «длинных волн» 24
2.3. Концепция «длинных волн» 26
2.4. Эмпирическое доказательство суще
20 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Дополнительные главы математического анализа. Билет №7
Учеба "Под ключ"
: 10 декабря 2016
Дистанционное обучение
Дисциплина «Математический анализ». Часть 3
Дополнительные главы/ Специальные главы
Билет №7
1. Вычислить интеграл с точностью 0,001, раскладывая подынтегральную функцию в степенной ряд (см. скрин)
2. Разложить функцию в ряд Фурье на данном отрезке (период Т) (см. скрин)
3. Вычислить (см. скрин)
а) ; б).
4. Вычислить интеграл по замкнутому контуру с помощью вычетов (см. скрин)
5. Найти решение дифференциального уравнения операторным методом (см. скрин)
500 руб.
Регионы Европы
evelin
: 29 декабря 2012
Введение
Европейский Союз и регионы Европы.
ü Страны-члены Европейского Союза.
ü Хозяйственный потенциал и уровни развития регионов Европы.
ü Бюджет, налоги, финансы регионов Европы.
ü Децентрализация.
ü Солидарность в защите интересов регионов Европы.
ü Межрегиональное экономическое сотрудничество.
Регионы в системе европейской интеграции.
ü Обзор этапов, условий и причин интеграции.
ü Интеграция в регионах Европы.
ü Совместные позиции по основным проблемам интеграции.
РЕГИОНАЛЬНАЯ ПОЛИТ
10 руб.
Экзаменационная работа по дисциплине: Сети связи и системы коммутации. Билет №5
Учеба "Под ключ"
: 6 июля 2022
Билет № 5
1. Структурная схема АТСК 100/2000.
2. Осуществить временную коммутацию между входящей 16 ЦЛ 10 кан. и исходящей 8 ЦЛ 12 кан. при передаче кодовой комбинации «100», представить пространственный эквивалент временного коммутатора.
Задача
В концентраторе АТС МТ 20/25 осуществить по 4 каналу ПШ передачу кодовой комбинации 210 от 60 АК в 30 канал 4-го исходящего ИКМ тракта. Представить пространственный эквивалент ЦКП.
800 руб.