Вариант 1 (стр. 3 )

б) Оцените качество построенной модели;

в) Оцените вероятность того, что при доходе, равном 18, семья имеет дом.

Вариант 8

По квартальным данным за 9 лет анализируют зависимость между экспортом (EX) и импортом ( IM ). Имеются следующие статистические данные:

EX	12,47	12,65	12,89	12,97	13	13,31	13,25	12,65	14,49	14,47	14,74	14,62	17,6
IM	11,07	11,5	12,01	12,28	13,16	13,43	13,28	13,5	15,32	15,62	17,44	16,14	16,1

EX	17,7	16,6	15,26	19,49	19,08	18,69	18,65	19,33	19,11	18,62	18,4	16,15	16,58
IM	16,1	16,5	15	18,72	17,8	16,64	17,39	18,7	18,02	17,46	16,96	15,06	16,01

EX	17,6	18,48	15,36	15,25	15,61	15,93	14,38	14,3	14,75	15,58
IM	16,63	17,86	14,56	15,64	15,45	17,42	14,3	14,59	14,66	14,95

а) Постройте уравнение регрессии текущего импорта на текущий экспорт;

б) проверьте качество построенной модели на основе t-статистик и коэффициента детерминации;

в) по этим же данным постройте регрессию приращения импорта () на приращение экспорта ();

ж) сравните качество полученных уравнений.

Вариант 9

Имеются следующие данные о потреблении некоторого продукта Y (у. е.) в зависимости от уровня урбанизации (доли городского населения) X, относительного образовательного уровня X и относительного заработка X для девяти географических районов:

Номер района	X	X	X	Y
1	42,2	11,2	31,9	167,1
2	48,6	10,6	13,2	174,4
3	42,6	10,6	28,7	160,8
4	39	10,4	26,1	162
5	34,7	9,3	30,1	140,8
6	44,5	10,8	8,5	174,6
7	39,1	10,7	24,3	163,7
8	40,1	10	18,6	174,5
9	45,9	12	20,4	185,7

Проверить наличие мультиколлинеарности в линейной модели зависимости Y от трех переменных X, X, X. Если мультиколлинеарность присутствует, то, найти наилучшую по качеству линейную регрессионную модель, исключив при этом мультиколлинеарность. Оценить значимость коэффициентов регрессии полученной модели по t-критерию. Дать экономическую интерпретацию.

Вариант 10

В следующей таблице приведены данные по располагаемому доходу домохозяйств (X) и затратам домохозяйств на розничные покупки (Y) за 22 года:

X	9,098	9,137	9,095	9,28	9,23	9,348	9,525	9,755	10,28	10,665	11,02
Y	5,49	5,54	5,305	5,505	5,42	5,32	5,54	5,69	5,87	6,157	6,342

X	11,305	11,43	11,45	11,697	11,87	2,018	12,525	12,055	12,088	12,215	12,495
Y	5,905	6,125	6,185	6,225	6,495	6,72	6,92	6,47	6,395	6,555	6,755

1) Оцените уравнение регрессии .