Чтобы купить контрольную работу по Экономико-статистическому моделированию бизнес-процессов и систем для НГУЭУ, нужно отправить запрос:

Код работы 1873 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 1, цена 450 рублей
Задача 1.  Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Задача 2.  Имеются условные данные о сети филиалов крупной международной корпорации:

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовые задания
1. Выберите три утверждения, которые положены в основу определения модели в общем смысле:
а. модель есть образ реального объекта;
б. модель представляет собой совокупность функций, уравнений, неравенств и их систем;
в. модель отражает все свойства объекта;
г. модель отражает существенные свойства объекта;
д. модель замещает объект в ходе исследования;
е. модель служит для планирования поведения экономического показателя в будущем.
2. Интервальными временными рядами называют такие, уровни которых характеризуют явление:
а. за определенные интервалы времени;
б. на определенный момент времени;
в. с помощью относительных величин;
г. с помощью средних величин.

Код работы 1874 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 2, цена 450 рублей
Текст ситуационной (практической задачи) № 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

Провести сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
Построить линейную модель тренда, оценить ее параметры методом наименьших квадратов. 
Оценить качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
Построить точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
Изобразить на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
Интерпретировать полученные результаты, сделать выводы.
Текст ситуационной (практической задачи) № 2. Имеются условные данные о сети филиалов крупной международной корпорации:

Построить линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии 𝑎1.
Выполнить корреляционный анализ, т.е. вычислить линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
Вычислить коэффициент детерминации. Сделать вывод.
Выполнить дисперсионный анализ. Протестировать статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α = 0,05. Сделать вывод.
Вычислить среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть
1. Выберите неверное утверждение:а
. модель – это образ реального объекта;
б. модель замещает объект в ходе исследования;
модель должна полностью соответствовать объекту;г.
может быть материальной и идеальной;д
. результаты моделирования переносятся на реальный объект.
2. Моментными временными рядами называют такие, уровни которых характеризуют явление:
а. за определенные интервалы времени;
определенный момент времени;
ощью относительных величин;
г. с помощью средних величин.

Код работы 1875 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 3, цена 450 рублей
Ситуационная задача № 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.4
. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Ситуационная задача № 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии 𝑎1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент к
орреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.5. Вы
полните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть
1. Соответствие модели исследуемым чертам и свойствам исходного объекта называется:
а. критерий оптимальности;
б. динамичность;
в. адекватность;
г. правильность.
2. Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то для вычисления прогнозного значения в следующей точке корректно использовать:
а. средний абсолютный прирост;
б. средний темп роста;
в. средний темп прироста;
г. среднее квадратическое отклонение.

Код работы 1876 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 4, цена 450 рублей
Ситуационно (практическая) задача № 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:
Таблица 1 – Исходные данные

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Ситуационно (практическая) задача № 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:
Таблица 5 – Исходные данные

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть
1. Модели, описывающие экономические системы в развитии, называются:
а. статические;
б. стохастические;
в. динамические;
г. детерминированные;
д. стабильные;
е. нестабильные.
2. Случайная компонента временного ряда отражает:
а. влияние глобальных долговременных факторов;
б. влияние факторов, не поддающихся учету и регистрации;
в. влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени;
г. общую тенденцию изменения корреляционной зависимости.

Код работы 1877 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 5, цена 450 рублей
Ситуационная (практическая) задача №1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов. 
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Ситуационная (практическая) задача № 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии 𝑎1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть:
1. Модели, учитывающие влияние случайных компонентов на исследуемый объект, называются:
а. статические;
б. стохастические;
в. динамические;
г. детерминированные;
д. стабильные;
е. нестабильные.
2. Тенденция – это:
а. основное направление и закономерность развития явления или процесса;
б. аналитическая функция, которая описывает существующую динамику изучаемого показателя;
в. ряд числовых значений определенного показателя в последовательные периоды времени.

Код работы 1878 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 6, цена 450 рублей
Задача №1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Задача №2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовые задания
1. По учету фактора времени модели подразделяются на:
а. детерминированные и стохастические;
б. статические и динамические;
в. стабильные и нестабильные;
г. открытые и замкнутые.
2. Тренд – это:
а. форма проявления причинно-следственных связей между признаками;
б. аналитическая функция, описывающая тенденцию изменения явления;
в. основное направление развития явления.

Код работы 1879 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 7, цена 450 рублей
Текст ситуационной (практической задачи) № 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Текст ситуационной (практической задачи) № 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии а1.3.
Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.4
Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовые задания
1. Что такое адекватность модели?
а. экономический показатель, на основе которого сравниваются управленческие решения;
б. необходимость учета при моделировании случайных факторов;
в. соответствие модели исследуемым чертам и свойствам исходного объекта;
г. степень достижения оптимального результата моделирования;
д. полное соответствие модели и исходного объекта.
2. Прогноз – это:
а. отрезок времени от момента, для которого имеются последние данные об изучаемом процессе до момента, к которому относится прогноз;
б. количественное вероятностное утверждение в будущем о состоянии объекта, с относительно высокой степенью достоверности, на основе анализа тенденций и закономерностей прошлого и настоящего;
в. форма проявления причинной связи между последовательными значениями показателей.

Код работы 1880 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 8, цена 450 рублей
Ситуационно (практическая) задача № 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Ситуационно (практическая) задача № 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовая часть
1. Как называется метод изучения объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более простого объекта?
а. метод прогнозирования;
б. метод моделирования;
в. метод оптимизации;
г. метод алгоритмизации.
2. Для чего применяется метод наименьших квадратов?
а. для прогнозирования объемов продаж;
б. для оценки адекватности модели;
в. для определения параметров тренда;
г. для оценки качества прогноза.

Код работы 1881 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 9, цена 450 рублей
Задача 1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5.Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Задача 2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.
2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии а1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовые задания
1. Воспроизведение свойств исследуемого объекта в специально построенной модели называется:
а. прогнозирование;
б. регрессионный анализ;
в. моделирование
г. тренд.
2. Коэффициент детерминации показывает:
а. на сколько единиц изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;
б. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 единицу;
в. на сколько процентов изменение зависимой переменной зависит от изменения независимой переменной;
г. долю вариации зависимой переменной, обусловленную вариацией независимой переменной.

Код работы 1882 НГУЭУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем, вариант 10, цена 450 рублей
Задача №1. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.
2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.
3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.
4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.
5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.
6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.
Задача №2. Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии a1.
3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.
4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.
5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.
6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.
Тестовые задания.
1. Модели, выражающие количественно закономерность, которая проявляется в массе событий, называют
а. экономико-статистическими;
б. динамическими;
в. экономико-математическими;
г. регрессионными.
2. В каких пределах изменяется коэффициент детерминации:
а. от 0 до 1;
б. от –1 до 0;
в. от –1 до 1;
г. от 0 до 10.