Данные для лабораторной работы № 4
Вариант 1.Построить линейную регрессию зависимости валового дохода Y торговых предприятий(млн руб.) от стоимости их основных фондовX1 (млн руб.) по приведенным в таблице данным по 12 предприятиям.
| Y | 203 | 63 | 45 | 113 | 121 | 88 | 110 | 56 | 80 | 237 | 160 | 75 |
| X1 | 118 | 28 | 17 | 50 | 56 | 102 | 116 | 124 | 114 | 154 | 115 | 98 |
Вариант 2.Построить линейную регрессионную зависимость совокупных личных расходов Y (доллары) от личного дохода X(доллары) по данным США за 1972–1983 годы, приведенным в таблице.
| X | 951,4 | 1008 | 1005 | 1011 | 1056 | 1105 | 1162 | 1201 | 1209 | 1249 | 1254 | 1285 |
| Y | 737 | 769 | 764 | 780 | 823 | 864 | 903 | 928 | 932 | 951 | 963 | 1009 |
Вариант 3.Построить линейную регрессию зависимости себестоимости Y (тыс. руб.) единицы продукции предприятия от объема выпуска продукции X (тыс. шт.) по данным приведенным в таблице.
| X | 1,5 | 1,7 | 1,9 | 2,0 | 2,2 | 2,3 | 2,6 | 2,8 | 3,1 | 3,2 | 3,5 | 3,7 |
| Y | 4,5 | 4,6 | 4,3 | 4,1 | 4,0 | 4,1 | 3,6 | 3,6 | 3,3 | 3,3 | 3,4 | 3,2 |
Вариант 4.Построить линейную регрессию зависимости цены Y (в центах) галлона бензина от стоимости X (доллары) барреля сырой нефти по данным США за 1975-1988 годы приведенным в таблице.
| X | 7,7 | 8,2 | 8,57 | 9,0 | 12,64 | 21,6 | 31,77 | 28,52 | 26,2 | 25,88 | 24,1 | 12,5 | 15,4 | 12,57 |
| Y | 57 | 59 | 62 | 63 | 86 | 119 | 133 | 122 | 116 | 113 | 112 | 86 | 90 | 90 |
Вариант 5.Построить линейную регрессионную зависимость расходов на питание Y (доллары) от личного дохода X (доллары) по данным США за 1972–1983 годы, приведенным в таблице.
|
|
|
| X | 951,4 | 1008 | 1005 | 1011 | 1056 | 1105 | 1162 | 1201 | 1209 | 1249 | 1254 | 1285 |
| Y | 132,4 | 129,4 | 128,1 | 132,3 | 139,7 | 145,2 | 146,1 | 149,3 | 153,2 | 153 | 154,6 | 161,2 |
Вариант 6.Построить линейную регрессионную зависимость ежемесячных затрат на техническое обслуживание Y(тыс. руб.) автомобиля от его ежемесячного пробега L (тыс. км) по приведенным данным.
| Пробег L, км | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Затраты Y, тыс. руб. | 13 | 16 | 15 | 20 | 19 | 21 | 26 | 21 | 30 | 32 | 30 | 35 | 34 | 40 | 39 |
Вариант 7.Построить линейную регрессионную зависимость оборота розничной торговли OT от численности населения N по данным городов Приволжского федерального округа приведенным в таблице.
| N, тыс. чел. | 1062,3 | 259,2 | 297,4 | 1143,5 | 628,1 | 453,6 | 991,5 | 473,7 | 1250,6 |
| OT, млн.руб. | 46812 | 8304 | 6866 | 70232 | 22437 | 13407 | 49157 | 17378 | 83069 |
| N, тыс. чел. | 547,0 | 517,1 | 1164,9 | 837,8 | 613,8 |
| OT, млн.руб. | 22428 | 16840 | 80845 | 36618 | 26621 |
Вариант 8.Построить линейную регрессионную зависимость оборота розничной торговли OT от среднемесячной заработной платы Z по данным городов Приволжского федерального округа приведенным в таблице.
| Z | 22089 | 15099 | 14152 | 19410 | 17255 | 15936 | 22679 | 17722 | 21821 |
| OT, млн.руб. | 46812 | 8304 | 6866 | 70232 | 22437 | 13407 | 49157 | 17378 | 83069 |
|
|
|
| Z | 18990 | 16704 | 20690 | 18107 | 16191 |
| OT, млн.руб. | 22428 | 16840 | 80845 | 36618 | 26621 |
Вариант 9.Построить линейную регрессионную зависимость численности населения N от стоимости основных фондов Кпо данным городов Приволжского федерального округа приведенным в таблице.
| N, тыс. чел. | 1062,3 | 259,2 | 297,4 | 1143,5 | 628,1 | 453,6 | 991,5 | 473,7 |
| К, млн.руб. | 595304 | 69051 | 89430 | 620442 | 233387 | 105410 | 472475 | 175145 |
| N, тыс. чел. | 1250,6 | 547,0 | 517,1 | 1164,9 | 837,8 | 613,8 |
| К, млн.руб. | 576345 | 516399 | 196632 | 698362 | 426384 | 176428 |
Вариант 10.Построить линейную регрессионную зависимость годовой прибыли предприятия (Y, млн руб.) от суточного выпуска продукции на одного работающего (X, тыс. руб.) по следующим данным.
| Y | 54 | 21 | 20 | 19 | 31 | 80 | 69 | 52 | 41 | 60 | 72 | 71 |
| X | 14 | 11 | 11 | 10 | 12 | 18 | 15 | 13 | 13 | 15 | 16 | 17 |
Данные для лабораторной работы № 5
Вариант 1.Построить нелинейную регрессию 
зависимости наполняемости гостиниц Y(%) приморского курорта от расстояния L (км) до пляжа по следующим данным.
| Расстояние L, км | 0,1 | 0,1 | 0,2 | 0,3 | 0,4 | 0,4 | 0,5 | 0,6 | 0,7 | 0,7 | 0,8 | 0,8 | 0,9 | 0,9 |
| Наполняемость Y,% | 92 | 95 | 94 | 90 | 89 | 86 | 90 | 83 | 84 | 80 | 74 | 76 | 72 | 71 |
Вариант 2.Построить нелинейную регрессию 
зависимости ежемесячных затрат на техническое обслуживание Y(тыс. руб.) автомобиля от его ежемесячного пробега L (тыс. км) по следующим данным.
|
|
|
| ПробегL, км | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Затраты Y, тыс. руб. | 14 | 15 | 15 | 16 | 17 | 19 | 21 | 21 | 22 | 23 | 26 | 31 | 37 | 41 | 40 |
Вариант 3.Построить нелинейную регрессию 
зависимости годового потребления бананов Y (в фунтах) и годового дохода Х (в десятках тыс. дол.) по результатам обследования 10 семей США. Результаты обследования приведены в таблице.
| X(тыс. дол) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Y(фунты) | 1,93 | 7,13 | 8,78 | 9,69 | 10,09 | 10,42 | 10,62 | 10,71 | 10,79 | 11,13 |
Вариант 4.Построить нелинейную регрессию 
зависимости доли Y годовых доходов семьи из трех человек направляемых на отдых от совокупного годового дохода X (млн. руб.) по результатам обследования 12 семей приведенным в таблице.
| X(млн.руб.) | 0,5 | 0,6 | 0,7 | 0,8 | 0,9 | 1,0 | 1,2 | 1,4 | 1,5 | 1,7 | 1,8 | 2,0 |
| Y | 0,02 | 0,025 | 0,02 | 0,035 | 0,032 | 0,041 | 0,054 | 0,07 | 0,076 | 0,101 | 0,13 | 0,16 |
Вариант 5.Построить нелинейную регрессию 
зависимости производительности труда Y(тыс. руб./день) рабочих одинаковой квалификации от фондовооруженности Х (тыс. руб.) по приведенным в таблице данным.
|
|
|
| Х | 108 | 114 | 125 | 137 | 142 | 150 | 152 | 154 | 158 | 161 | 162 | 163 | 165 | 168 |
| Y | 6,9 | 6,8 | 7,3 | 7,2 | 8,4 | 8,8 | 9,1 | 10,6 | 10,7 | 9,8 | 11,1 | 12,1 | 12,4 | 12,8 |
Вариант 6.Построить нелинейную регрессию 
зависимости прочности нити на разрыв Y(кг) от процента примесей Х (%) в материале нити по приведенным в таблице данным.
| X | 1,2 | 1,4 | 1,5 | 1,7 | 1,8 | 2 | 2,2 | 2,5 | 2,9 | 3,4 |
| Y | 16,5 | 15,4 | 14,1 | 12,4 | 10,1 | 9,2 | 8,1 | 7,0 | 6,3 | 5,8 |
Вариант 7.Построить нелинейную (логистическую) регрессию зависимости средней доли Yзаполнения базы отдыха от температуры T (в градусах) воды в соседнем озере по приведенным в таблице данным.
| T | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| Y | 0,16 | 0,18 | 0,28 | 0,45 | 0,53 | 0,64 | 0,7 | 0,77 | 0,82 | 0,87 | 0,9 | 0,95 | 0,98 | 0,96 | 0,98 |
Вариант 8.Построить нелинейную регрессию зависимости себестоимости Y (тыс. руб.) единицы продукции предприятия от объема выпуска продукции X (тыс. шт.) по данным приведенным в таблице.
| X | 1,5 | 1,7 | 1,9 | 2,0 | 2,2 | 2,3 | 2,6 | 2,8 | 3,1 | 3,2 | 3,5 | 3,7 |
| Y | 45,1 | 45,6 | 42,9 | 40,8 | 40,0 | 41,1 | 35,9 | 36,1 | 33,2 | 33,1 | 33,8 | 32,7 |
Вариант 9.Построить нелинейную регрессию зависимости годового оборота розничной торговли Y(млрд. руб.) от совокупного месячного дохода Х (млрд. руб.) всех работников по данным для городов Приволжского федерального округа приведенным в таблице.
| Город | Совокупный месячный доход, X | Оборот розничной торговли, Y |
| Уфа | 7,18 | 46,81 |
| Йошкар-Ола | 1,21 | 8,30 |
| Саранск | 1,51 | 6,87 |
| Казань | 6,66 | 70,23 |
| Ижевск | 3,75 | 22,44 |
| Чебоксары | 2,28 | 13,41 |
| Пермь | 6,96 | 49,16 |
| Киров | 2,67 | 17,38 |
| Нижний Новгород | 9,64 | 83,07 |
| Оренбург | 3,11 | 22,43 |
| Пенза | 2,55 | 16,84 |
| Самара | 8,20 | 80,84 |
| Саратов | 4,55 | 36,62 |
| Ульяновск | 2,96 | 26,62 |
Вариант 10.Построить нелинейную регрессию 
зависимости среднемесячной зарплатыY (тыс. руб.) от средней фондовооруженности X (тыс. руб.) по данным приведенным в таблице.
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 1143; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!