Вариант 1.
Расходы домохозяйств
в Голландии.
Файл expend1.xls. Переменные
массива:
FE-расходы на
питание одной
семьи с октября
1986 г. по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
ТE-общие расходы
одной семьи
с октября 1986 г.
по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
SC - социальный
класс (1 - нижний
класс, ..., 5 - верхний
класс)
Ad - число членов
семьи старше
11 лет
Urb - степень
урбанизации
(1 - маленькая
деревня,..., 13 - большой
город)
Ch06 - число детей
в семье до 6 лет
Ch711 - число детей
в семье от 7 до
11 лет
Ch1217 - число детей
в семье от 12 до
17 лет
Ch18 - число детей
в семье старше
18 лет
n=427
Какие факторы
оказывают
воздействие
на уровень
расходов на
питание домохозяйств
в Голландии?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 2.
Расходы домохозяйств
в Голландии.
Файл expvac2.xls. Переменные
массива:
VE-расходы на
отдых одной
семьи с октября
1986 г. по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
FE-расходы на
питание одной
семьи с октября
1986 г. по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
ТE-общие расходы
одной семьи
с октября 1986 г.
по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
SC - социальный
класс (1 - нижний
класс, ..., 5 - верхний
класс)
Ad - число членов
семьи старше
11 лет
Urb - степень
урбанизации
(1 - маленькая
деревня,..., 13 - большой
город)
Ch17 - число детей
в семье до 18 лет
Ch18 - число детей
в семье старше
18 лет
n=427
Какие факторы
оказывают
воздействие
на уровень
расходов на
отдых домохозяйств
в Голландии?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 3.
Расходы домохозяйств
в Голландии.
Файл foodexp3.xls.
Переменные
массива:
FE-расходы на
питание в процентах
от общих расходов
семьи с октября
1986 г. по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
ТE-общие расходы
одной семьи
с октября 1986 г.
по сентябрь
1987 г. (голландских
гульденов)
SC - социальный
класс (1 - нижний
класс, ..., 5 - верхний
класс)
Ad18 - число членов
семьи старше
18 лет
Urb - степень
урбанизации
(1 - маленькая
деревня,..., 13 - большой
город)
Ch06 - число детей
в семье до 6 лет
Ch717 - число детей
в семье от 7 до
17 лет
n=427
Какие факторы
оказывают
воздействие
на долю расходов
на питание в
бюджете домохозяйств
в Голландии?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 4.
Рынок импортных
автомобилей
в России
Файл car4.xls.
Переменные
массива:
PR
- цена
автомобиля,
тыс. USD
Mode
- фиктивная
переменная,
равная 1, если
марка считается
модной в России,
0 - в ином случае
Vol
- рабочий
объем двигателя
MaxSp
- максимальная
скорость (км/ч)
Place
-
число мест в
салоне автомобиля
n=400
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены на иномарки
на российском
рынке автомобилей?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 5.
Рынок импортных
автомобилей
в России
Файл car5.xls.
Переменные
массива:
PR
- цена
автомобиля,
тыс. USD
РС - наличие
в салоне компьютера
(1 - есть, 0 - нет)
МТ - тип двигателя
(0 - В, 1 - Д или ТД)
САР - мощность
(л.с.)
Place
-
число мест в
салоне автомобиля
n=400
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены на иномарки
на российском
рынке автомобилей?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 6.
Рынок строящегося
жилья в Санкт-Петербурге
в 1998 г.
Файл build986.xls.
Переменные
массива:
RM
- число
комнат в квартире
RG
- район города
(1-Адмиралтейский,
Центральный;
2 - В.О., Петроградский;
3 - Выборгский;
7 - Московский,
Фрунзенский)
FL
- этаж (1 - если
крайние,
0 - если не крайние)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
END
-число месяцев
до окончания
срока строительства
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=200
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены строящегося
жилья в Санкт-Петербурге?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 7.
Рынок строящегося
жилья в Санкт-Петербурге
в 1998 г.
Файл build987.xls.
Переменные
массива:
RM
- число
комнат в квартире
RG
- район города
(4 - Калининский;
5 - Кировский,
Красносельский;
6 - Красногвардейский,
Невский; 8 - Приморский)
FL
- этаж (1 - если
крайние,
0 - если не крайние)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
END
-число месяцев
до окончания
срока строительства
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=200
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены строящегося
жилья в Санкт-Петербурге?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 12.
Стоимость
коттеджей в
Московской
области
Файл villa12.xls.
Переменные
массива:
Price
- цена
в тыс. USD.
Dist
- расстояние
от кольцевой
автодороги
в км.
House
- площадь
дома, кв.м.
Area
- площадь
участка, сотки.
Eco
- = 1,
если рядом
река, озеро,
=
0 - иначе.
n=50
Какие факторы
оказывают
воздействие
на стоимость
коттеджей?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 17.
Рынок двухкомнатных
квартир в Москве
Файл twoflM17.xls.
Переменные
массива:
Price
|
Цена
квартиры тыс.
USD |
totsq
|
Общая
площадь квартиры,
кв.м. |
livsq
|
Жилая
площадь квартиры,
кв.м. |
kitsq
|
Площадь
кухни, кв.м. |
distm
|
Расстояние
пешком до метро,
мин. |
Floor
|
Этаж
(0,1) 0-первый/последний,
1-нет. |
cat
|
Категория
дома. 1-кирпичный |
tel
|
Телефон.
1-есть, 0-нет |
Lift
|
Лифт.
1-есть, 0-нет |
balc
|
Балкон.
1-есть, 0-нет
|
n=69
Какие
факторы оказывают
воздействие
на формирование
цены двухкомнатных
квартир в
Москве?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 11.
Рынок однокомнатных
квартир в
Санкт-Петербурге
в 1998 г.
Файл oneflt11.xls.
Переменные
массива:
RG
- район города
RG
- район города
(1-Адмиралтейский,
Центральный;
2 - В.О., Петроградский;
3 - Выборгский;
7 - Московский,
Фрунзенский)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
TEL
- наличие
телефона (0- нет,
1 -есть)
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены однокомнатных
квартир в
Санкт-Петербурге?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 8.
Рынок строящегося
жилья в Санкт-Петербурге
в 1998 г.
Файл build988.xls.
Переменные
массива:
RM
- число
комнат в квартире
RG
- район города
(1-Адмиралтейский,
Центральный;
2 - В.О., Петроградский;
3 - Выборгский;
4 - Калининский;
5 - Кировский,
Красносельский;
6 - Красногвардейский,
Невский; 7 - Московский,
Фрунзенский;
8 - Приморский)
FL
- этаж (1 - если
крайние,
0 - если не крайние)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
END
-число месяцев
до окончания
срока строительства
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=200
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены строящегося
жилья в Санкт-Петербурге?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 9.
Рынок строящегося
жилья в Санкт-Петербурге
в 1996
г.
Файл build969.xls.
Переменные
массива:
RM
- число
комнат в квартире
RG
- район города
(1 - Приморский,
Шувалово-Озерки,
2 - Гражданка,
3 - Невский, Купчино,
4 - Юго-Запад,
Красносельский)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
END
-число месяцев
до окончания
срока строительства
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=71
Какие факторы
оказывали
воздействие
на формирование
цены строящегося
жилья в Санкт-Петербурге
в 1996 г.? Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 10.
Рынок однокомнатных
квартир в
Санкт-Петербурге
в 1998 г.
Файл oneflt10.xls.
Переменные
массива:
RG
- район города
RG
- район города
(4 - Калининский;
5 - Кировский,
Красносельский;
6 - Красногвардейский,
Невский; 8 - Приморский)
SQT
- общая площадь
квартиры, м.кв.
SQL
- жилая площадь
квартиры, м.кв.
SQK-
площадь кухни,
м.кв.
HST
- тип дома (1 - кирпичный,
0 - нет)
BAL
- наличие балкона
или лоджии (1 -
есть, 0 - нет)
TEL
- наличие
телефона (0- нет,
1 -есть)
PRICE
- цена при оплате
в расрочку
(тыс. USD)
n=294
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены однокомнатных
квартир в
Санкт-Петербурге?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 13.
Заработная
плата рабочих-выпускников
ПТУ
Файл worker13.xls.
Переменные
массива:
EXP - стаж работы
рабочего, лет
QUAL - фиктивная
переменная,
отражающая
прохождение
рабочим повышения
квалификации
(=1, если рабочий
проходил повышение
квалификации;
0 - если нет)
WORK - средний
тарифный разряд
выполняемых
работ
LP - процент
выполнения
рабочим норм
выработки,%
WG - заработная
плата рабочего,
р
Какие
факторы оказывают
воздействие
на формирование
заработной
платы рабочих-выпускников
ПТУ?
Различаются
ли рабочие,
прошедшие и
не прошедшие
повышение
квалификации,
по уровню заработной
платы? Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 14.
Заработная
плата рабочих-выпускников
ПТУ
Файл
worker14.xls.
Переменные
массива:
EXP - стаж работы
рабочего, лет
SCH - число классов,
оконченных
рабочим в средней
школе
TAR
- тарифный
разряд, присвоенный
рабочему на
момент окончания
ПТУ
QUAL - фиктивная
переменная,
отражающая
прохождение
рабочим повышения
квалификации
(=1, если рабочий
проходил повышение
квалификации;
0 - если нет)
LP - процент
выполнения
рабочим норм
выработки,%
WG - заработная
плата рабочего,
р
Какие
факторы оказывают
воздействие
на формирование
заработной
платы рабочих-выпускников
ПТУ?
Различаются
ли рабочие,
прошедшие и
не прошедшие
повышение
квалификации,
по уровню заработной
платы? Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 15.
Сбережения
в регионах РФ
в 1993 году
Файл region15.xls.
Переменные
массива:
WG - средняя
заработная
плата в регионе
в 1993 г., тыс. руб.
Exp - доля расходов
на покупку
товаров и услуг
в совокупном
доходе в 1993 г., %
Inc - среднедушевой
денежный доход
в регионе в
1993 году, тыс.руб.
CPI - индекс
потребительских
цен в 1993 году (в
разах к декабрю
1992 г.)
VPI - индекс
физического
объема промышленного
производства
в 1993 году (в процентах
от уровня 1992 г.)
Sav - прирост
сбережений
населения во
вкладах, госзаймах,
сертификатах
в 1993 г.
Какие факторы
оказывали
воздействие
на склонность
населения
России к сбережениям
в 1993 году? Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
При необходимости
введите в модель
регрессии
фиктивные
переменные
для отражения
неоднородности
(гетероскедастичности)
совокупности
регионов РФ.
Вариант 16.
Рынок однокомнатных
квартир в Москве
Файл oneflM16.xls.
Переменные
массива:
distc Удаленность.
от центра, км.
distm Удаленность
от метро, мин
totsq Общая
площадь квартиры,
кв.м.
kitsq Площадь
кухни, кв.м.
livsq Площадь
комнаты, кв.м.
floor Этаж.
0-первый/последний,
1-нет.
cat Категория
дома. 1-кирпичный,
0-нет
price Цена
квартиры, тыс.
USD
n=69
Какие
факторы оказывают
воздействие
на формирование
цены однокомнатных
квартир в
Москве?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 18.
Цены на колготки
Файл tights18.xls.
Переменные
массива:
Price
цена колготок
в рублях 1997 г.
DEN
плотность в
DEN.
polyamid -
% полиамида.
lykra -
% лайкры.
firm -
фирма-производтель.
0 - Levante, 1 - Golden Lady
n=65
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены колготок?
Выберите подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 19.
Зарплата в
Нидерландах
Файл wages19.xls.
Переменные
массива:
W - Зарплата
гульденов/час
до вычета налогов.
1987г.
AGE - Возраст,
лет.
SEX - пол (1 - мужской,
0 - женский)
EDU - уровень
образования
(1
- начальная
школа или менее;
2-
низшее ремесленное;
3
- среднее;
4-
высшее ремесленное;
5-
университет)
n=150
Верно ли, что
зарплата мужчин
выше, чем зарплата
женщин? Если
да, то может ли
это быть объяснено
разницей в
возрасте и/или
образовании?
Какова отдача
от образования?
Одинакова ли
зависимость
зарплаты от
возраста для
мужчин и женщин?
Вариант 20.
Темпы роста
ВВП в различных
странах
Файл wrld20.xls.
Переменные
массива:
NOIL (dummy) 1 для страны,
не добывающей
нефть, 0 - для
добывающей;
INTER (dummy) 1 для страны
с хорошим качеством
данных, 0 - в противном
случае;
OECD (dummy) 1 для страны
- члена
ОЕСД, 0 - в ином
случае
GDP60 ВВП на душу
населения в
1960 г. (в ценах 1960 г.);
GDP85 ВВП на душу
населения в
1985 г. (в ценах 1985 г.);
GDPGRO средний
рост ВВП на
душу населения
с 1960 г. по 1985 г. (в %);
POPGRO средний
рост работоспособного
населения с
1960 г. по 1985 г. (в %);
IONY средняя
доля инвестиций
(включая государственные)
в общем объеме
ВВП с 1960 г. по 1985 г.
(в %);
LIT доля людей
среди населения
старше 15 лет,
умеющих читать
и писать в 1960 г.
Какие факторы
оказали воздействие
на величину
ВВП на душу
населения в
1985 г.?
Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 21.
Темпы роста
ВВП в различных
странах
Файл wrld21.xls.
Переменные
массива:
NOIL (dummy) 1 для страны,
не добывающей
нефть, 0 - для
добывающей;
INTER (dummy) 1 для страны
с хорошим качеством
данных, 0 - в противном
случае;
GDP85 ВВП на душу
населения в
1985 г.;
GDPGRO средний
рост ВВП на
душу населения
с 1960 г. по 1985 г. (в %);
POPGRO средний
рост работоспособного
населения с
1960 г. по 1985 г. (в %);
IONY средняя
доля инвестиций
(включая государственные)
в общем объеме
ВВП с 1960 г. по 1985 г.
(в %);
SCH средняя
доля работоспособного
населения,
имеющая полное
среднее образование
с 1960 г. по 1985 г. (в %).
Какие факторы
оказали воздействие
на величину
ВВП на душу
населения в
1985 г.?
Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 22.
Производство
цемента в Швеции
Файл produc22.xls.
Переменные
массива:
Код набл. -
код завода по
системе кодирования
предприятий,
используемой
в Швеции
Output (X) - объем выпуска
цемента на
заводе за год
(тыс.тонн)
Labour (L) - среднесписочная
численность
занятых на
заводе, чел.
Capacity (C) - производственная
мощность предприятия
(объем выпуска
цемента -тыс.
тонн в среднем
за год)
Fuel (F) - объем
потребления
топлива на
заводе (гккал)
ELectricity (El) - объем
потребления
электроэнергии
на заводе
(мгвт-часов)
Постройте
производственную
функцию, наиболее
адекватно
описывающую
процесс производства
цемента. Проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Есть ли основания
предполагать
наличие в данном
производственном
процессе постоянной
отдачи от масштаба?
Вариант 23.
Продажа автомобилей
Мерседес и
Вольво в России
Файл car23.xls.
Переменные
массива:
Pr - цена автомобиля
(тыс. дол. США)
Mod - тип машины
(1-Мерседес, 0 -
Вольво)
PC - наличие в
салоне компьютера
(1 - есть, 0 - нет)
MT - тип двигателя
(0 - В, 1 - Д или ТД)
Vol - рабочий
объем двигателя
Cap - мощность
(л.с.)
MaxSp - максимальная
скорость (км/ч)
Place - число мест
в салоне
Какие факторы
оказывают
воздействие
на формирование
цены на автомобили
типа Мерседес
и Вольво в России?
Различаются
ли модели
формирования
цены по двум
типам автомобилей?
Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
Вариант 24.
Сбережения
в регионах РФ
в 1993 году
Файл region24.xls.
Переменные
массива:
Un - уровень
безработицы
в регионе,
определенный
по методике
МОТ
Exp - доля расходов
на покупку
товаров и услуг
в совокупном
доходе в 1993 г., %
Inc - среднедушевой
денежный доход
в регионе в
1993 году, тыс.руб.
SL - доля стоимости
набора из 19 основных
продуктов
питания в
среднедушевом
доходе
CPI - индекс
потребительских
цен в 1993 году (в
разах к декабрю
1992 г.)
Sav - прирост
сбережений
населения во
вкладах, госзаймах,
сертификатах
в 1993 г.
Какие факторы
оказывали
воздействие
на склонность
населения
России к сбережениям
в 1993 году? Выберите
подходящую
форму модели
регрессии,
проанализируйте
силу и тесноту
связи результата
и включенных
в модель факторов.
При необходимости
введите в модель
регрессии
фиктивные
переменные
для отражения
неоднородности
(гетероскедастичности)
совокупности
регионов РФ.
Overview
Стат
Корел1
Регр1
Лист1
Sheet 1: Стат
EXP |
|
SCH |
|
TAR |
|
QUAL |
|
LP |
|
WG |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Среднее |
2.75 |
Среднее |
8.25 |
Среднее |
3.96 |
Среднее |
0.49 |
Среднее |
140.73 |
Среднее |
173.74 |
Стандартная ошибка |
0.14 |
Стандартная ошибка |
0.12 |
Стандартная ошибка |
0.06 |
Стандартная ошибка |
0.05 |
Стандартная ошибка |
3.55 |
Стандартная ошибка |
12.27 |
Медиана |
3 |
Медиана |
8 |
Медиана |
4 |
Медиана |
0 |
Медиана |
132 |
Медиана |
158.5 |
Мода |
1 |
Мода |
8 |
Мода |
4 |
Мода |
0 |
Мода |
190 |
Мода |
150 |
Стандартное отклонение |
1.41 |
Стандартное отклонение |
1.2 |
Стандартное отклонение |
0.63 |
Стандартное отклонение |
0.5 |
Стандартное отклонение |
35.48 |
Стандартное отклонение |
122.74 |
Дисперсия выборки |
1.99 |
Дисперсия выборки |
1.44 |
Дисперсия выборки |
0.4 |
Дисперсия выборки |
0.25 |
Дисперсия выборки |
1258.58 |
Дисперсия выборки |
15065.14 |
Эксцесс |
-1.13 |
Эксцесс |
-0.19 |
Эксцесс |
-0.46 |
Эксцесс |
-2.04 |
Эксцесс |
-0.6 |
Эксцесс |
81.45 |
Асимметричность |
0.32 |
Асимметричность |
-0.07 |
Асимметричность |
0.03 |
Асимметричность |
0.04 |
Асимметричность |
0.4 |
Асимметричность |
8.6 |
Интервал |
4 |
Интервал |
5 |
Интервал |
2 |
Интервал |
1 |
Интервал |
152 |
Интервал |
1236 |
Минимум |
1 |
Минимум |
5 |
Минимум |
3 |
Минимум |
0 |
Минимум |
80 |
Минимум |
94 |
Максимум |
5 |
Максимум |
10 |
Максимум |
5 |
Максимум |
1 |
Максимум |
232 |
Максимум |
1330 |
Сумма |
275 |
Сумма |
825 |
Сумма |
396 |
Сумма |
49 |
Сумма |
14073 |
Сумма |
17374 |
Счет |
100 |
Счет |
100 |
Счет |
100 |
Счет |
100 |
Счет |
100 |
Счет |
100 |
Sheet 2: Корел1
|
QUAL |
lnEXP |
lnSCH |
lnTAR |
lnLP |
lpWG |
QUAL |
1 |
|
|
|
|
|
lnEXP |
0.3 |
1 |
|
|
|
|
lnSCH |
-0.03 |
0.2 |
1 |
|
|
|
lnTAR |
0.27 |
0.16 |
0.22 |
1 |
|
|
lnLP |
0.3 |
0.55 |
0.19 |
0.3 |
1 |
|
lpWG |
0.37 |
0.57 |
0.24 |
0.41 |
0.94 |
1 |
Sheet 3: Регр1
ВЫВОД ИТОГОВ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика |
|
|
|
|
|
|
|
|
Множественный R |
0.96 |
|
|
|
|
|
|
|
|
R-квадрат |
0.91 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат |
0.91 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Стандартная ошибка |
0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдения |
97 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный анализ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
|
|
|
Регрессия |
3 |
4.58 |
1.53 |
321.83 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Остаток |
93 |
0.44 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Итого |
96 |
5.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
|
|
|
|
|
|
|
|
Y-пересечение |
0.81 |
0.16 |
4.95 |
0 |
0.48 |
1.13 |
0.48 |
1.13 |
|
lnEXP |
0.03 |
0.01 |
2.1 |
0.06 |
0 |
0.06 |
0 |
0.06 |
lnTAR |
0.19 |
0.04 |
4.29 |
0 |
0.1 |
0.28 |
0.1 |
0.28 |
lnLP |
0.81 |
0.04 |
22.67 |
0 |
0.74 |
0.88 |
0.74 |
0.88 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ВЫВОД ОСТАТКА |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдение |
Предсказанное lpWG |
Остатки |
|
|
|
|
|
|
1 |
5.38 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
2 |
5.3 |
-0.17 |
|
|
|
|
|
|
3 |
5.35 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
4 |
5.26 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
5 |
5.3 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
6 |
5.38 |
0 |
|
|
|
|
|
|
7 |
5.29 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
5.15 |
0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
5.12 |
-0.08 |
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
5.13 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
11 |
5.27 |
-0.08 |
|
|
|
|
|
|
|
12 |
5.21 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
13 |
5.16 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
14 |
5.16 |
0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
15 |
5.18 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
16 |
5.11 |
-0.1 |
|
|
|
|
|
|
|
17 |
5.25 |
-0.08 |
|
|
|
|
|
|
|
18 |
4.9 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
19 |
4.93 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
20 |
4.91 |
0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
21 |
4.91 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
22 |
4.99 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
23 |
5 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
24 |
5.01 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
5 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
26 |
5 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
27 |
5.14 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
28 |
4.89 |
0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
29 |
4.89 |
-0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30 |
4.89 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
31 |
4.81 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
32 |
5.05 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
33 |
5.08 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
34 |
4.99 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
5.06 |
0.08 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
36 |
4.99 |
0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
37 |
5.08 |
0.14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
38 |
4.89 |
-0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
39 |
4.82 |
0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
40 |
4.61 |
0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
41 |
4.8 |
0.08 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
42 |
4.8 |
0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
43 |
4.85 |
0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
44 |
4.72 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
45 |
5.35 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
46 |
5.39 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
47 |
5.27 |
0.13 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
48 |
5.3 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
49 |
4.99 |
-0.11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
50 |
4.65 |
0.09 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
51 |
5.41 |
0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
52 |
5.12 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
53 |
5.21 |
-0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
54 |
5.12 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
55 |
4.82 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
56 |
5 |
-0.12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
57 |
5.2 |
0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
58 |
4.92 |
0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
59 |
5.2 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
60 |
4.82 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
61 |
5.38 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
62 |
5.35 |
0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
63 |
5.09 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
64 |
5.37 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
65 |
4.68 |
0.1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
66 |
4.72 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
67 |
5.08 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
68 |
4.66 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
69 |
5.18 |
-0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
70 |
5.32 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
71 |
4.65 |
0.09 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
72 |
5.13 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
73 |
4.71 |
0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
74 |
4.89 |
-0.15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
75 |
4.89 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
76 |
4.9 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
77 |
4.87 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
78 |
4.99 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
79 |
5.01 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
80 |
5.26 |
-0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
81 |
5.4 |
0.12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
82 |
5.4 |
0.06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
83 |
5.4 |
0.16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
84 |
5.03 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
85 |
4.66 |
-0.03 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
86 |
5.13 |
0.04 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
87 |
4.62 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
88 |
4.8 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
89 |
4.99 |
0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
90 |
5.39 |
0.09 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
91 |
5.3 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
92 |
5.19 |
-0.09 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
93 |
4.96 |
-0.11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
94 |
5.09 |
-0.02 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
95 |
5.09 |
-0.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
96 |
5.04 |
0.07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
97 |
4.82 |
-0.28 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sheet 4: Лист1
EXP |
SCH |
TAR |
LP |
WG |
QUAL |
lnEXP |
lnTAR |
lnLP |
lpWG |
5 |
8 |
5 |
186 |
214 |
1 |
1.61 |
1.61 |
5.23 |
5.37 |
3 |
8 |
4 |
181 |
170 |
0 |
1.1 |
1.39 |
5.2 |
5.14 |
4 |
8 |
4 |
190 |
200 |
1 |
1.39 |
1.39 |
5.25 |
5.3 |
5 |
8 |
3 |
181 |
205 |
1 |
1.61 |
1.1 |
5.2 |
5.32 |
3 |
10 |
4 |
181 |
194 |
0 |
1.1 |
1.39 |
5.2 |
5.27 |
3 |
8 |
4 |
200 |
218 |
0 |
1.1 |
1.39 |
5.3 |
5.38 |
5 |
8 |
4 |
176 |
212 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.17 |
5.36 |
5 |
8 |
5 |
140 |
175 |
0 |
1.61 |
1.61 |
4.94 |
5.16 |
3 |
10 |
4 |
144 |
154 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.97 |
5.04 |
5 |
8 |
5 |
136 |
172 |
1 |
1.61 |
1.61 |
4.91 |
5.15 |
4 |
9 |
5 |
164 |
180 |
0 |
1.39 |
1.61 |
5.1 |
5.19 |
5 |
10 |
3 |
170 |
180 |
1 |
1.61 |
1.1 |
5.14 |
5.19 |
1 |
8 |
3 |
169 |
182 |
0 |
0 |
1.1 |
5.13 |
5.2 |
2 |
8 |
4 |
155 |
180 |
1 |
0.69 |
1.39 |
5.04 |
5.19 |
2 |
8 |
4 |
158 |
185 |
0 |
0.69 |
1.39 |
5.06 |
5.22 |
2 |
8 |
3 |
156 |
150 |
0 |
0.69 |
1.1 |
5.05 |
5.01 |
4 |
9 |
4 |
168 |
175 |
0 |
1.39 |
1.39 |
5.12 |
5.16 |
1 |
10 |
4 |
115 |
143 |
0 |
0 |
1.39 |
4.74 |
4.96 |
2 |
8 |
4 |
116 |
144 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.75 |
4.97 |
3 |
9 |
3 |
119 |
140 |
0 |
1.1 |
1.1 |
4.78 |
4.94 |
3 |
8 |
3 |
119 |
132 |
1 |
1.1 |
1.1 |
4.78 |
4.88 |
2 |
10 |
4 |
125 |
150 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.83 |
5.01 |
2 |
9 |
4 |
127 |
142 |
1 |
0.69 |
1.39 |
4.84 |
4.96 |
2 |
8 |
4 |
128 |
150 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.85 |
5.01 |
1 |
9 |
4 |
129 |
143 |
0 |
0 |
1.39 |
4.86 |
4.96 |
1 |
10 |
4 |
129 |
147 |
0 |
0 |
1.39 |
4.86 |
4.99 |
4 |
10 |
5 |
140 |
170 |
1 |
1.39 |
1.61 |
4.94 |
5.14 |
1 |
8 |
4 |
113 |
135 |
0 |
0 |
1.39 |
4.73 |
4.91 |
2 |
8 |
4 |
110 |
125 |
1 |
0.69 |
1.39 |
4.7 |
4.83 |
2 |
10 |
4 |
110 |
129 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.7 |
4.86 |
1 |
8 |
3 |
109 |
130 |
0 |
0 |
1.1 |
4.69 |
4.87 |
3 |
8 |
4 |
132 |
155 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.88 |
5.04 |
5 |
10 |
4 |
136 |
160 |
1 |
1.61 |
1.39 |
4.91 |
5.08 |
3 |
8 |
3 |
132 |
150 |
0 |
1.1 |
1.1 |
4.88 |
5.01 |
5 |
10 |
4 |
132 |
170 |
1 |
1.61 |
1.39 |
4.88 |
5.14 |
3 |
8 |
3 |
132 |
155 |
1 |
1.1 |
1.1 |
4.88 |
5.04 |
2 |
8 |
5 |
132 |
185 |
1 |
0.69 |
1.61 |
4.88 |
5.22 |
1 |
8 |
4 |
113 |
128 |
0 |
0 |
1.39 |
4.73 |
4.85 |
3 |
8 |
4 |
100 |
131 |
1 |
1.1 |
1.39 |
4.61 |
4.88 |
1 |
8 |
4 |
80 |
102 |
0 |
0 |
1.39 |
4.38 |
4.62 |
3 |
8 |
3 |
104 |
131 |
0 |
1.1 |
1.1 |
4.64 |
4.88 |
3 |
8 |
3 |
104 |
125 |
0 |
1.1 |
1.1 |
4.64 |
4.83 |
1 |
10 |
4 |
107 |
137 |
0 |
0 |
1.39 |
4.67 |
4.92 |
2 |
9 |
3 |
96 |
110 |
0 |
0.69 |
1.1 |
4.56 |
4.7 |
5 |
10 |
4 |
190 |
210 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.25 |
5.35 |
2 |
10 |
5 |
195 |
233 |
1 |
0.69 |
1.61 |
5.27 |
5.45 |
3 |
9 |
3 |
186 |
220 |
1 |
1.1 |
1.1 |
5.23 |
5.39 |
4 |
9 |
4 |
180 |
192 |
1 |
1.39 |
1.39 |
5.19 |
5.26 |
2 |
7 |
4 |
125 |
132 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.83 |
4.88 |
1 |
7 |
3 |
90 |
115 |
0 |
0 |
1.1 |
4.5 |
4.74 |
5 |
8 |
4 |
203 |
231 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.31 |
5.44 |
5 |
10 |
3 |
153 |
167 |
0 |
1.61 |
1.1 |
5.03 |
5.12 |
5 |
5 |
4 |
158 |
172 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.06 |
5.15 |
2 |
7 |
4 |
146 |
162 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.98 |
5.09 |
3 |
8 |
4 |
100 |
120 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.61 |
4.79 |
3 |
10 |
4 |
125 |
132 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.83 |
4.88 |
4 |
7 |
4 |
159 |
184 |
0 |
1.39 |
1.39 |
5.07 |
5.21 |
2 |
5 |
3 |
123 |
148 |
1 |
0.69 |
1.1 |
4.81 |
5 |
4 |
8 |
4 |
159 |
173 |
1 |
1.39 |
1.39 |
5.07 |
5.15 |
3 |
10 |
4 |
100 |
132 |
1 |
1.1 |
1.39 |
4.61 |
4.88 |
3 |
8 |
5 |
190 |
215 |
0 |
1.1 |
1.61 |
5.25 |
5.37 |
1 |
7 |
4 |
199 |
220 |
0 |
0 |
1.39 |
5.29 |
5.39 |
3 |
8 |
4 |
139 |
166 |
1 |
1.1 |
1.39 |
4.93 |
5.11 |
2 |
7 |
5 |
190 |
210 |
1 |
0.69 |
1.61 |
5.25 |
5.35 |
1 |
8 |
5 |
83 |
120 |
1 |
0 |
1.61 |
4.42 |
4.79 |
1 |
7 |
3 |
98 |
115 |
0 |
0 |
1.1 |
4.58 |
4.74 |
2 |
10 |
4 |
139 |
155 |
1 |
0.69 |
1.39 |
4.93 |
5.04 |
1 |
8 |
4 |
85 |
106 |
0 |
0 |
1.39 |
4.44 |
4.66 |
4 |
8 |
5 |
146 |
166 |
1 |
1.39 |
1.61 |
4.98 |
5.11 |
5 |
8 |
4 |
183 |
205 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.21 |
5.32 |
1 |
7 |
3 |
90 |
115 |
1 |
0 |
1.1 |
4.5 |
4.74 |
3 |
10 |
4 |
146 |
160 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.98 |
5.08 |
2 |
7 |
3 |
95 |
113 |
0 |
0.69 |
1.1 |
4.55 |
4.73 |
1 |
8 |
4 |
113 |
115 |
1 |
0 |
1.39 |
4.73 |
4.74 |
1 |
7 |
4 |
113 |
138 |
1 |
0 |
1.39 |
4.73 |
4.93 |
2 |
8 |
4 |
111 |
130 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.71 |
4.87 |
1 |
7 |
4 |
110 |
129 |
0 |
0 |
1.39 |
4.7 |
4.86 |
1 |
8 |
4 |
128 |
145 |
1 |
0 |
1.39 |
4.85 |
4.98 |
2 |
7 |
4 |
128 |
143 |
1 |
0.69 |
1.39 |
4.85 |
4.96 |
5 |
10 |
4 |
169 |
180 |
1 |
1.61 |
1.39 |
5.13 |
5.19 |
5 |
8 |
5 |
190 |
250 |
1 |
1.61 |
1.61 |
5.25 |
5.52 |
5 |
10 |
5 |
190 |
235 |
1 |
1.61 |
1.61 |
5.25 |
5.46 |
5 |
8 |
5 |
190 |
260 |
1 |
1.61 |
1.61 |
5.25 |
5.56 |
1 |
9 |
5 |
127 |
158 |
0 |
0 |
1.61 |
4.84 |
5.06 |
5 |
7 |
4 |
80 |
102 |
0 |
1.61 |
1.39 |
4.38 |
4.62 |
2 |
8 |
5 |
140 |
175 |
1 |
0.69 |
1.61 |
4.94 |
5.16 |
1 |
6 |
3 |
87 |
100 |
0 |
0 |
1.1 |
4.47 |
4.61 |
2 |
7 |
3 |
106 |
120 |
0 |
0.69 |
1.1 |
4.66 |
4.79 |
3 |
7 |
4 |
123 |
150 |
1 |
1.1 |
1.39 |
4.81 |
5.01 |
4 |
10 |
5 |
189 |
240 |
1 |
1.39 |
1.61 |
5.24 |
5.48 |
3 |
7 |
4 |
180 |
200 |
1 |
1.1 |
1.39 |
5.19 |
5.3 |
4 |
6 |
3 |
168 |
164 |
0 |
1.39 |
1.1 |
5.12 |
5.1 |
2 |
7 |
4 |
120 |
128 |
0 |
0.69 |
1.39 |
4.79 |
4.85 |
1 |
8 |
4 |
144 |
159 |
1 |
0 |
1.39 |
4.97 |
5.07 |
3 |
10 |
4 |
139 |
160 |
0 |
1.1 |
1.39 |
4.93 |
5.08 |
2 |
7 |
4 |
132 |
165 |
1 |
0.69 |
1.39 |
4.88 |
5.11 |
1 |
6 |
4 |
104 |
94 |
1 |
0 |
1.39 |
4.64 |
4.54 |
EXP
|
SCH
|
TAR
|
LP
|
WG
|
QUAL
|
lnEXP
|
lnTAR
|
lnLP
|
lpWG
|
5
|
8
|
5
|
186
|
214
|
1
|
1,609438
|
1,609438
|
5,225747
|
5,365976
|
3
|
8
|
4
|
181
|
170
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
5,198497
|
5,135798
|
4
|
8
|
4
|
190
|
200
|
1
|
1,386294
|
1,386294
|
5,247024
|
5,298317
|
5
|
8
|
3
|
181
|
205
|
1
|
1,609438
|
1,098612
|
5,198497
|
5,32301
|
3
|
10
|
4
|
181
|
194
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
5,198497
|
5,267858
|
3
|
8
|
4
|
200
|
218
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
5,298317
|
5,384495
|
5
|
8
|
4
|
176
|
212
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,170484
|
5,356586
|
5
|
8
|
5
|
140
|
175
|
0
|
1,609438
|
1,609438
|
4,941642
|
5,164786
|
3
|
10
|
4
|
144
|
154
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,969813
|
5,036953
|
5
|
8
|
5
|
136
|
172
|
1
|
1,609438
|
1,609438
|
4,912655
|
5,147494
|
4
|
9
|
5
|
164
|
180
|
0
|
1,386294
|
1,609438
|
5,099866
|
5,192957
|
5
|
10
|
3
|
170
|
180
|
1
|
1,609438
|
1,098612
|
5,135798
|
5,192957
|
1
|
8
|
3
|
169
|
182
|
0
|
0
|
1,098612
|
5,129899
|
5,204007
|
2
|
8
|
4
|
155
|
180
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
5,043425
|
5,192957
|
2
|
8
|
4
|
158
|
185
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
5,062595
|
5,220356
|
2
|
8
|
3
|
156
|
150
|
0
|
0,693147
|
1,098612
|
5,049856
|
5,010635
|
4
|
9
|
4
|
168
|
175
|
0
|
1,386294
|
1,386294
|
5,123964
|
5,164786
|
1
|
10
|
4
|
115
|
143
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,744932
|
4,962845
|
2
|
8
|
4
|
116
|
144
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,75359
|
4,969813
|
3
|
9
|
3
|
119
|
140
|
0
|
1,098612
|
1,098612
|
4,779123
|
4,941642
|
3
|
8
|
3
|
119
|
132
|
1
|
1,098612
|
1,098612
|
4,779123
|
4,882802
|
2
|
10
|
4
|
125
|
150
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,828314
|
5,010635
|
2
|
9
|
4
|
127
|
142
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
4,844187
|
4,955827
|
2
|
8
|
4
|
128
|
150
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,85203
|
5,010635
|
1
|
9
|
4
|
129
|
143
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,859812
|
4,962845
|
1
|
10
|
4
|
129
|
147
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,859812
|
4,990433
|
4
|
10
|
5
|
140
|
170
|
1
|
1,386294
|
1,609438
|
4,941642
|
5,135798
|
1
|
8
|
4
|
113
|
135
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,727388
|
4,905275
|
2
|
8
|
4
|
110
|
125
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
4,70048
|
4,828314
|
2
|
10
|
4
|
110
|
129
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,70048
|
4,859812
|
1
|
8
|
3
|
109
|
130
|
0
|
0
|
1,098612
|
4,691348
|
4,867534
|
3
|
8
|
4
|
132
|
155
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,882802
|
5,043425
|
5
|
10
|
4
|
136
|
160
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
4,912655
|
5,075174
|
3
|
8
|
3
|
132
|
150
|
0
|
1,098612
|
1,098612
|
4,882802
|
5,010635
|
5
|
10
|
4
|
132
|
170
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
4,882802
|
5,135798
|
3
|
8
|
3
|
132
|
155
|
1
|
1,098612
|
1,098612
|
4,882802
|
5,043425
|
2
|
8
|
5
|
132
|
185
|
1
|
0,693147
|
1,609438
|
4,882802
|
5,220356
|
1
|
8
|
4
|
113
|
128
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,727388
|
4,85203
|
3
|
8
|
4
|
100
|
131
|
1
|
1,098612
|
1,386294
|
4,60517
|
4,875197
|
1
|
8
|
4
|
80
|
102
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,382027
|
4,624973
|
3
|
8
|
3
|
104
|
131
|
0
|
1,098612
|
1,098612
|
4,644391
|
4,875197
|
3
|
8
|
3
|
104
|
125
|
0
|
1,098612
|
1,098612
|
4,644391
|
4,828314
|
1
|
10
|
4
|
107
|
137
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,672829
|
4,919981
|
2
|
9
|
3
|
96
|
110
|
0
|
0,693147
|
1,098612
|
4,564348
|
4,70048
|
5
|
10
|
4
|
190
|
210
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,247024
|
5,347108
|
2
|
10
|
5
|
195
|
233
|
1
|
0,693147
|
1,609438
|
5,273
|
5,451038
|
3
|
9
|
3
|
186
|
220
|
1
|
1,098612
|
1,098612
|
5,225747
|
5,393628
|
4
|
9
|
4
|
180
|
192
|
1
|
1,386294
|
1,386294
|
5,192957
|
5,257495
|
2
|
7
|
4
|
125
|
132
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,828314
|
4,882802
|
1
|
7
|
3
|
90
|
115
|
0
|
0
|
1,098612
|
4,49981
|
4,744932
|
5
|
8
|
4
|
203
|
231
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,313206
|
5,442418
|
5
|
10
|
3
|
153
|
167
|
0
|
1,609438
|
1,098612
|
5,030438
|
5,117994
|
5
|
5
|
4
|
158
|
172
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,062595
|
5,147494
|
2
|
7
|
4
|
146
|
162
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,983607
|
5,087596
|
3
|
8
|
4
|
100
|
120
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,60517
|
4,787492
|
3
|
10
|
4
|
125
|
132
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,828314
|
4,882802
|
4
|
7
|
4
|
159
|
184
|
0
|
1,386294
|
1,386294
|
5,068904
|
5,214936
|
2
|
5
|
3
|
123
|
148
|
1
|
0,693147
|
1,098612
|
4,812184
|
4,997212
|
4
|
8
|
4
|
159
|
173
|
1
|
1,386294
|
1,386294
|
5,068904
|
5,153292
|
3
|
10
|
4
|
100
|
132
|
1
|
1,098612
|
1,386294
|
4,60517
|
4,882802
|
3
|
8
|
5
|
190
|
215
|
0
|
1,098612
|
1,609438
|
5,247024
|
5,370638
|
1
|
7
|
4
|
199
|
220
|
0
|
0
|
1,386294
|
5,293305
|
5,393628
|
3
|
8
|
4
|
139
|
166
|
1
|
1,098612
|
1,386294
|
4,934474
|
5,111988
|
2
|
7
|
5
|
190
|
210
|
1
|
0,693147
|
1,609438
|
5,247024
|
5,347108
|
1
|
8
|
5
|
83
|
120
|
1
|
0
|
1,609438
|
4,418841
|
4,787492
|
1
|
7
|
3
|
98
|
115
|
0
|
0
|
1,098612
|
4,584967
|
4,744932
|
2
|
10
|
4
|
139
|
155
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
4,934474
|
5,043425
|
1
|
8
|
4
|
85
|
106
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,442651
|
4,663439
|
4
|
8
|
5
|
146
|
166
|
1
|
1,386294
|
1,609438
|
4,983607
|
5,111988
|
5
|
8
|
4
|
183
|
205
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,209486
|
5,32301
|
1
|
7
|
3
|
90
|
115
|
1
|
0
|
1,098612
|
4,49981
|
4,744932
|
3
|
10
|
4
|
146
|
160
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,983607
|
5,075174
|
2
|
7
|
3
|
95
|
113
|
0
|
0,693147
|
1,098612
|
4,553877
|
4,727388
|
1
|
8
|
4
|
113
|
115
|
1
|
0
|
1,386294
|
4,727388
|
4,744932
|
1
|
7
|
4
|
113
|
138
|
1
|
0
|
1,386294
|
4,727388
|
4,927254
|
2
|
8
|
4
|
111
|
130
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,70953
|
4,867534
|
1
|
7
|
4
|
110
|
129
|
0
|
0
|
1,386294
|
4,70048
|
4,859812
|
1
|
8
|
4
|
128
|
145
|
1
|
0
|
1,386294
|
4,85203
|
4,976734
|
2
|
7
|
4
|
128
|
143
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
4,85203
|
4,962845
|
5
|
10
|
4
|
169
|
180
|
1
|
1,609438
|
1,386294
|
5,129899
|
5,192957
|
5
|
8
|
5
|
190
|
250
|
1
|
1,609438
|
1,609438
|
5,247024
|
5,521461
|
5
|
10
|
5
|
190
|
235
|
1
|
1,609438
|
1,609438
|
5,247024
|
5,459586
|
5
|
8
|
5
|
190
|
260
|
1
|
1,609438
|
1,609438
|
5,247024
|
5,560682
|
1
|
9
|
5
|
127
|
158
|
0
|
0
|
1,609438
|
4,844187
|
5,062595
|
5
|
7
|
4
|
80
|
102
|
0
|
1,609438
|
1,386294
|
4,382027
|
4,624973
|
2
|
8
|
5
|
140
|
175
|
1
|
0,693147
|
1,609438
|
4,941642
|
5,164786
|
1
|
6
|
3
|
87
|
100
|
0
|
0
|
1,098612
|
4,465908
|
4,60517
|
2
|
7
|
3
|
106
|
120
|
0
|
0,693147
|
1,098612
|
4,663439
|
4,787492
|
3
|
7
|
4
|
123
|
150
|
1
|
1,098612
|
1,386294
|
4,812184
|
5,010635
|
4
|
10
|
5
|
189
|
240
|
1
|
1,386294
|
1,609438
|
5,241747
|
5,480639
|
3
|
7
|
4
|
180
|
200
|
1
|
1,098612
|
1,386294
|
5,192957
|
5,298317
|
4
|
6
|
3
|
168
|
164
|
0
|
1,386294
|
1,098612
|
5,123964
|
5,099866
|
2
|
7
|
4
|
120
|
128
|
0
|
0,693147
|
1,386294
|
4,787492
|
4,85203
|
1
|
8
|
4
|
144
|
159
|
1
|
0
|
1,386294
|
4,969813
|
5,068904
|
3
|
10
|
4
|
139
|
160
|
0
|
1,098612
|
1,386294
|
4,934474
|
5,075174
|
2
|
7
|
4
|
132
|
165
|
1
|
0,693147
|
1,386294
|
4,882802
|
5,105945
|
1
|
6
|
4
|
104
|
94
|
1
|
0
|
1,386294
|
4,644391
|
4,543295
|
|
QUAL
|
lnEXP
|
lnSCH
|
lnTAR
|
lnLP
|
lpWG
|
QUAL
|
1
|
|
|
|
|
|
lnEXP
|
0,300685
|
1
|
|
|
|
|
lnSCH
|
-0,02857
|
0,203177
|
1
|
|
|
|
lnTAR
|
0,266522
|
0,158869
|
0,221924
|
1
|
|
|
lnLP
|
0,29648
|
0,549693
|
0,194809
|
0,302505
|
1
|
|
lpWG
|
0,367545
|
0,566796
|
0,240222
|
0,410654
|
0,944204
|
1
|
ВЫВОД
ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная
статистика
|
|
|
|
Множественный
R
|
0,955060108
|
|
|
|
R-квадрат
|
0,912139809
|
|
|
|
Нормированный
R-квадрат
|
0,90930561
|
|
|
|
Стандартная
ошибка
|
0,06885987
|
|
|
|
Наблюдения
|
97
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный
анализ
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Регрессия
|
3
|
4,578093015
|
1,526031005
|
321,8332892
|
Остаток
|
93
|
0,440976394
|
0,004741682
|
|
Итого
|
96
|
5,01906941
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная
ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Y-пересечение
|
0,807401092
|
0,163012857
|
4,952990251
|
3,25854E-06
|
lnEXP
|
0,027776475
|
0,014615743
|
2,100449018
|
0,060471656
|
lnTAR
|
0,191968168
|
0,044798066
|
4,28518877
|
4,44891E-05
|
lnLP
|
0,80739047
|
0,03561839
|
22,66779785
|
1,18496E-39
|
Значимость
F
|
|
5,70774E-49
|
|
|
|
|
|
|
|
Нижние
95%
|
Верхние
95%
|
0,483690189
|
1,131111995
|
0,001247466
|
0,056800415
|
0,103008177
|
0,28092816
|
0,736659477
|
0,878121463
|
Аналитическая
записка.
Анализ факторов.
Необходимо
было выяснить
какие факторы
влияют на
формирование
заработной
платы рабочих
– выпускников
ПТУ. Были представлены
следующие
факторы:
1. EXP - стаж работы
рабочего, лет
2. SCH - число классов,
оконченных
рабочим в средней
школе
3. TAR -
тарифный
разряд, присвоенный
рабочему на
момент окончания
ПТУ
4. QUAL - фиктивная
переменная,
отражающая
прохождение
рабочим повышения
квалификации
(=1, если рабочий
проходил повышение
квалификации;
0 - если нет)
5. LP - процент
выполнения
рабочим норм
выработки,%
6. WG - заработная
плата рабочего,
р
Для анализа
были представлены
данные по 100
рабочим. После
проверки данных
осталось 97.
При отборе
факторов в
модели мы выявили,
что такие факторы,
как – 1) прохождение
рабочим повышения
квалификации
и 2) число классов,
оконченных
рабочим в средней
школе не влияют
на результаты.
Остальные же
факторы влияют
на результаты
и могут быть
включены в
уравнение
множественной
регрессии.
2.Линейная
модель множественной
регрессии.
|