Вычислено уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами в рублях (2 видео)

Социально-экономических явлений и процессов

Вычислено уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами:

. Это означает, что по мере роста накладных расходов на 1 рубль себестоимость единицы продукции повышается на …

	5 копеек
5%
5 рублей
10,05 рубля

Решение:

Коэффициент парной линейной регрессии имеет смысл показателя силы связи между вариацией факторного признака х и вариацией результативного признака у. Он измеряет среднее по совокупности отклонение у от его средней величины при отклонении признака х от своей средней величины на принятую единицу измерения.

Так, при росте накладных расходов на 1 рубль себестоимость единицы продукции повышается на 5 копеек.

Теория статистики : учеб. / Р. А. Шмойлова,[ и др. ]; под ред. Р. А. Шмойловой. – 5-е изд. –М.: Финансы и статистика, 2007. — С. 353 — 357.

Межгрупповая дисперсия равна 30, общая дисперсия равна 180. Коэффициент детерминации равен …

	0,166
0,178
0,21
0,156

Решение:

Коэффициент детерминации определяют как долю межгрупповой дисперсии в общей дисперсии признака-результата. Он показывает влияние изучаемого фактора на часть общей вариации признака-результата:

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М. : Высшее образование, 2007. – С. 77 — 78.

Оценка значимости параметров модели регрессии осуществляется на основе …

	t-критерия Стьюдента
коэффициента корреляции
средней ошибки апроксимации
общей дисперсии

Решение:

Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента. При этом выдвигается и проверяется гипотеза (Н₀) о равенстве коэффициента корреляции нулю. Если расчетное значение больше табличного, гипотеза Н₀ отвергается, что свидетельствует о значимости линейного коэффициента корреляции, а следовательно и о статистической существенности зависимости между признаками.

Данный критерий оценки значимости применяется для совокупностей n

Представленный ряд динамики является моментным с неравными промежутками времени между моментами. Если известны точные даты изменения уровней моментного ряда, то средний уровень ряда определяется по средней арифметической взвешенной. Поэтому среднесписочная численность работников за месяц составит:

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – С.154 – 155.

Соотношение последующего уровня ряда динамики к текущему уровню является …

	коэффициентом роста
абсолютным отклонение
темпом прироста
относительным ускорением

Решение:

Соотношение последующего уровня ряда к текущему уровню называется коэффициентом роста (темпом роста). Коэффициент роста показывает, во сколько раз увеличился уровень динамического ряда по сравнению с базисным, а в случае уменьшения – какую часть базисного составляет сравниваемый уровень. Темпы и коэффициенты роста отличаются только единицами измерения.

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – С.149 — 150.

Рассчитайте средний уровень оборотных средств за полугодие, тыс. р.

Решение:

Представлен моментный ряд динамики с равноотстоящими датами, поэтому средний уровень оборотных средства за полугодие рассчитывается по формуле средней хронологической простой:

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – С. 154 — 155.

Представлен ряд распределения, характеризующий число вкладов в Сбербанке на конец каждого года. Ряд распределения является …

	моментным
упорядоченным
атрибутивным
интервальным

Решение:

Представленный ряд является моментным рядом динамики. Моментным является ряд динамики, уровни которого характеризуют изучаемое явление в конкретный момент времени.

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – С.142 – 143.

Темпы роста валовой продукции характеризуются следующими данными:

Среднегодовой темп роста валовой продукции равен …

	107,7
109,6
107,6
107,9

Индексный метод

Если индекс переменного состава равен 118%, а индекс структурных сдвигов 107%, то индекс фиксированного состава равен …

Решение:

Систему взаимосвязанных индексов для анализа динамики средних показателей можно представить в следующем виде:

Решение:

Имеются следующие данные о производстве продукта А:

Индекс себестоимости переменного состава равен …

142,85

0,75

0,7

Решение:

Имеются следующие данные по одному из магазинов

Общий индекс товарооборота составляет …

	1,050
1,133
0,952
1,091

Решение:

Индекс товарооборота за указанный период

Объем реализации тканей во втором квартале по сравнению с первым кварталом увеличился и составил 105%.

Имеются следующие данные о производстве продукта А:

Индекс себестоимости переменного состава равен …

142,85

0,75

0,7

Решение:

Индекс структурных сдвигов …

Решение:

При построении индекса структурных сдвигов в качестве соизмерителя принята величина осредняемого показателя на уровне базисного периода, что дает возможность изучить изменение средней динамики явления только за счет структурных сдвигов. Четвертый ответ является правильным.

Статистика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – С.130 — 133.

Индекс-дефлятор – это индекс из системы …

	базисных индексов с переменными весами
цепных индексов с переменными весами
базисных индексов с постоянными весами
из системы цепных индексов с постоянными весами

Решение:

Индекс-дефлятор – отношение фактической стоимости продукции отчетного периода к стоимости объема продукции, структура которой аналогична структуре отчетного года, но определена в ценах базисного года.

Система индексов с переменными весами представляет собой систему сводных индексов одного и того же явления, вычисленных с весами, последовательно меняющимися от одного индекса к другому.

Система базисных индексов с переменными весами следующая:

Элементами этой системы являются индексы-дефляторы, которые необходимы для пересчета стоимостных показателей системы национальных счетов в сопоставимые цены.

Теория статистики : учеб. / Р. А. Шмойлова,[ и др. ]; под ред. Р. А. Шмойловой. – 5-е изд. –М.: Финансы и статистика, 2007. — С.531 — 535.

Имеются следующие данные по одному из магазинов

Общий индекс товарооборота составляет …

	1,050
1,133
0,952
1,091

Решение:

Индекс товарооборота за указанный период

Объем реализации тканей во втором квартале по сравнению с первым кварталом увеличился и составил 105%.

Содержание

Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом
Условие
Нужно полное решение этой работы?
Ответ
Решение
Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы
Задача 5 Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом Y=10+0,05*X Вариант 3
Описание и исходные данные задания, 50% решения + фотография:
🎦 Видео

Видео:Эконометрика Линейная регрессия и корреляцияСкачать

Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом

Реферат.Справочник
Контрольные работы по статистике
Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом

Условие

Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом , то по мере роста накладных расходов на 1 рубль как изменяется себестоимость единицы продукции. Дать характеристику метода линейной регрессии и каждого коэффициента в уравнении.

Видео:Парная регрессия: линейная зависимостьСкачать

Нужно полное решение этой работы?

Ответ

по мере роста накладных расходов на 1 рубль себестоимость единицы продукции возрастает в среднем на 5 копеек.

Решение

Теоретическая линия регрессии отобрает изменение средних величин результативного признака «y» по мере изменения величин факторного признака «x» при условии полного взаимопогашения всех прочих – случайных по отношению к фактору «x» — причин. Следовательно, эта линия проводится так, чтобы сумма отклонений точек поля корреляции от соответствующих точек теоретической линии регрессии равнялась нулю, а сумма квадратов этих отклонений была ба минимальной величиной.
y=f(x) — уравнение регрессии — это формула статистической связи между переменными . Для нахождения параметров а и b уравнения линейной регрессии используют метод наименьших квадратов.
Параметр b в уравнении – это коэффициент регрессии. При наличии прямой корреляционной зависимости коэффициент регрессии имеет положительное значение, а в случае обратной зависимости коэффициент регрессии – отрицательный

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

. Для нахождения параметров а и b уравнения линейной регрессии используют метод наименьших квадратов.
Параметр b в уравнении – это коэффициент регрессии. При наличии прямой корреляционной зависимости коэффициент регрессии имеет положительное значение, а в случае обратной зависимости коэффициент регрессии – отрицательный

Оплатите контрольную работу или закажите уникальную работу на похожую тему

Видео:Эконометрика. Оценка значимости уравнения регрессии. Критерий ФишераСкачать

Задача 5 Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом Y=10+0,05*X Вариант 3

Готовое решение: Заказ No9724

Тип работы: Задача

Статус: Выполнен (Зачтена преподавателем ВУЗа)

Предмет: Экономика

Дата выполнения: 25.10.2020

Цена: 229 руб.

Чтобы получить решение , напишите мне в WhatsApp , оплатите, и я Вам вышлю файлы.

Кстати, если эта работа не по вашей теме или не по вашим данным , не расстраивайтесь, напишите мне в WhatsApp и закажите у меня новую работу , я смогу выполнить её в срок 1-3 дня!

Описание и исходные данные задания, 50% решения + фотография:

Если уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами выглядит следующим образом Y=10+0,05*X, то по мере роста накладных расходов на 1 рубль как изменяется себестоимость единицы продукции. Дать характеристику метода линейной регрессии и каждого коэффициента в уравнении.

Решение:

Математическое уравнение, которое оценивает линию простой (парной) линейной регрессии:

Х называется независимой переменной или предиктором.

Y – зависимая переменная или переменная отклика. Это значение, которое мы ожидаем для y (в среднем), если мы знаем величину x, т.е. это «предсказанное значение y»

a – свободный член (пересечение) линии оценки; это значение Y, когда x=0.

b – угловой коэффициент или градиент оценённой линии; она представляет собой величину, на которую Y увеличивается в среднем, если мы увеличиваем x на одну единицу.

Если вам нужно решить экономическую теорию, тогда нажмите ➔ помощь по экономической теории.

Похожие готовые решения:

Задача 6 Найти недостающее число в формуле для расчета индекса средней урожайности зерновых культур (индекса переменного состава) Вариант 3
Задача 7 На 1.01. в районе проживало 250 тыс. чел. постоянных жителей, из которых 3 тыс. чел. по разным причинам находились за его пределами. Вариант 3
Задача 3 Общая дисперсия равна 841,3, межгрупповая – 541,3. Определить эмпирическое корреляционное отношение Вариант 3
Задача 4 Определить среднюю жилую площадь в расчёте на одного жителя (с точностью до 0,01 м2) в генеральной совокупности Вариант 3

Присылайте задания в любое время дня и ночи в ➔

Официальный сайт Брильёновой Натальи Валерьевны преподавателя кафедры информатики и электроники Екатеринбургского государственного института.

Все авторские права на размещённые материалы сохранены за правообладателями этих материалов. Любое коммерческое и/или иное использование кроме предварительного ознакомления материалов сайта natalibrilenova.ru запрещено. Публикация и распространение размещённых материалов не преследует за собой коммерческой и/или любой другой выгоды.

Сайт предназначен для облегчения образовательного путешествия студентам очникам и заочникам по вопросам обучения . Наталья Брильёнова не предлагает и не оказывает товары и услуги.

🎦 Видео

Эконометрика. Линейная парная регрессияСкачать

Эконометрика. Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Критерий Стьюдента.Скачать

Регрессия - как строить и интерпретировать. Примеры линейной и множественной регрессии.Скачать

Критерий Стьюдента и Фишера в Excel, проверка уравнения множественной регрессии в ExcelСкачать

Уравнение линейной регрессии. Интерпретация стандартной табличкиСкачать

Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать

Регрессия в ExcelСкачать

Эконометрика. Множественная регрессия и корреляция.Скачать

Как вычислить линейный коэффициент корреляции по таблице? Корреляционное поле и прямая регрессииСкачать

Как вычислить линейный коэффициент корреляции в MS Excel и построить уравнение регрессии?Скачать

Эконометрика. Нелинейная регрессия. Степенная функция.Скачать

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel. Часть 1.Скачать

Множественная регрессия в ExcelСкачать

Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1Скачать

Нелинейная регрессия в MS Excel. Как подобрать уравнение регрессии? Некорректное значение R^2Скачать

Коэффициент линейной регрессии, 2 способаСкачать

Метод наименьших квадратов. Парная регрессия расчет без Excel @economc #МНК #регрессия #корреляцияСкачать