Ситуационная (практическая) задача № 1
Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий. Для этого по 16 торговым предприятиям были получены данные, приведенные в таблице. Требуется:
1. Построить корреляционное поле между валовым доходом и стоимостью оборотных средств. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между этими показателями.
2. Оценить тесноту линейной связи между валовым доходом и стоимостью оборотных средств с надежностью 0,99.
3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости валового дохода от стоимости оборотных средств.
4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.
5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с надежностью 0,99.
6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,99 величины валового дохода для предприятия с оборотом 100 млн. руб.
7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,99 и построить для них доверительные интервалы.
9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.
10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
11. С помощью F -критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,99.
12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,99 величины валового дохода для предприятия, на котором стоимость основных фондов составляет 70 млн. руб., а стоимость оборотных средств - 100 млн. руб.
13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.
Ситуационная (практическая) задача № 2
Динамика выпуска продукции за 1994-2008 гг. представлена в таблице. Требуется:
1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.
2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных  колебаний во временном ряде.
3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить  статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с  надежностью 0,95.
4. Дать точечный и интервальный прогноз выпуска продукции на 2009 г. с  надежностью 0,95.
Тестовые задания
Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.
1. Ошибка в i-м наблюдении – это:
a) разница между значением объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной;
b) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии;
c) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии;
d) разница между прогнозным значением зависимой переменной, полученным по выборочной линии регрессии и значением объясняющей переменной в этом наблюдении.

2. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:
a) парного коэффициента корреляции;
b) коэффициента детерминации;
c) множественного коэффициента корреляции;
d) нормированного коэффициента детерминации.

3. По результатам наблюдений получено следующее регрессионное уравнение
Y* = 0.75 + 0.350 X1 + 2X2 - 0.128 X3, где Y - цена квартиры в тыс. дол., X1 - общая площадь в кв. м., X2 -  первый или последний этаж (1-нет, 0-да), X3 - расстояние от Центра, км.
Как изменится цена на квартиру, если общая площадь увеличится на 1 кв. м.
при прочих равных условиях:
a) уменьшится на 350 долл.;
b)  в среднем увеличится на 350 долл.;
c) уменьшится на 128 долл.;
d) в среднем увеличится на 2 тыс. долл.

4. Фиктивные переменные могут принимать значения:
a) 1 и 0;
b) 2;
c) -1 и 1;
d) любые значения.

5. Скорректированный коэффициент детерминации
a) всегда растет с увеличением количества объясняющих переменных;
b) не меняется с увеличением количества объясняющих переменных;
c) всегда уменьшается с увеличением количества объясняющих переменных;
d) может уменьшиться с увеличением количества объясняющих переменных.

6. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения гетероскедастичности?
a) Тест Голфелда-Квандта;
b) Тест ранговой корреляции Спирмена;
c) Метод рядов;
d) Тест Дарбина-Уотсона.

7. К каким последствиям приводит наличие автокорреляции остатков:
a) МНК-оценки коэффициентов не будут состоятельными;
b) МНК-оценки коэффициентов не будут несмещенными;.
c) МНК-оценки коэффициентов не будут эффективными;
d) МНК-оценки коэффициентов становятся нелинейными.

8. Аддитивная модель:
a) представляет собой сумму компонент временного ряда;
b) представляет собой произведение компонент временного ряда;
c) представляет собой сумму и произведение соответствующих компонент;
d) представляет собой частное компонент временного ряда.

9. По месячным данным за два года построена трендовая модель, описывающая динамику курса акций некоторой компании:  y* = 89,5 - 39/ t . Каков прогноз курса акций рассматриваемой компании на февраль будущего года?
a) 91;
b) 11,5;
c) 70;
d) 88.
 
10. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхидентифицированного уравнения?
a) МНК;
b) КМНК;
c) ДМНК;
d) ОМНК.