EKONOMETRIA - dodatkowe zestawy zaliczeniowe

ZESTAW 76.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1897
2010
2013
2011
2219
2012
2687
2013
3037
2014
3547
2015
.
4058
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
6
5
2
2
7
5
4
x2
4
3
4
9
7
8
2
x3
3
3
9
3
9
2
8
y
15
13
17
17
27
19
17
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
76
ZESTAW 77.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1805
2010
2086
2011
2276
2012
2367
2013
3003
2014
3620
2015
.
4033
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
3
3
4
3
2
4
2
x2
2
8
4
6
2
8
8
x3
2
9
3
5
2
8
7
y
10
23
14
18
10
23
21
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
77
ZESTAW 78.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1890
2010
2062
2011
2298
2012
2450
2013
3064
2014
3586
2015
.
4079
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
8
4
8
2
2
6
7
x2
5
3
9
3
8
9
3
x3
9
6
4
3
7
3
5
y
26
15
25
12
19
21
18
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
78
ZESTAW 79.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1808
2010
2095
2011
2276
2012
2334
2013
3004
2014
3624
2015
.
4076
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
7
7
8
5
6
7
8
x2
2
2
5
7
4
8
4
x3
4
9
9
4
9
5
5
y
16
21
24
18
23
23
21
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
79
ZESTAW 80.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1844
2010
2023
2011
2209
2012
2493
2013
3053
2014
3657
2015
.
4067
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
8
5
7
4
2
8
6
x2
4
2
7
6
7
4
5
x3
8
9
7
6
6
4
6
y
23
19
23
18
19
19
19
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
80
ZESTAW 81.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1827
2010
2043
2011
2308
2012
2422
2013
3028
2014
3536
2015
.
4059
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
4
3
4
7
8
2
5
x2
5
9
5
2
7
5
4
x3
5
4
9
8
7
3
9
y
16
19
22
21
24
14
21
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
81
ZESTAW 82.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1818
2010
2072
2011
2270
2012
2406
2013
3028
2014
3690
2015
.
4095
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
3
5
8
3
3
5
4
x2
7
3
9
9
7
6
7
x3
4
3
5
8
6
7
4
y
16
14
24
22
19
22
19
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
82
ZESTAW 83.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1882
2010
2091
2011
2207
2012
2448
2013
3006
2014
3670
2015
.
4080
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
8
7
9
3
6
3
5
x2
3
8
3
8
7
5
9
x3
2
2
7
2
5
2
7
y
16
20
21
17
20
13
24
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
83
ZESTAW 84.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1869
2010
2004
2011
2233
2012
2423
2013
3058
2014
3569
2015
.
4082
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
2
4
3
4
9
8
9
x2
5
3
5
4
5
9
8
x3
3
4
8
6
3
5
8
y
13
14
19
18
19
26
29
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
84
ZESTAW 85.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1866
2010
2011
2011
2206
2012
2404
2013
3082
2014
3502
2015
.
4089
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
2
3
4
7
7
5
8
x2
5
4
4
8
8
2
3
x3
5
9
8
4
8
8
2
y
16
18
19
21
27
19
15
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
85
ZESTAW 86.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1897
2010
2025
2011
2283
2012
2682
2013
3067
2014
3621
2015
.
4075
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
4
9
3
5
2
4
2
x2
6
8
4
7
2
4
9
x3
9
9
5
6
9
6
7
y
22
28
16
22
15
18
21
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
86
ZESTAW 87.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1856
2010
2008
2011
2236
2012
2355
2013
3059
2014
3548
2015
.
4085
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
4
3
7
3
3
7
4
x2
5
9
7
8
9
9
7
x3
2
7
3
3
8
3
5
y
13
23
19
16
22
23
20
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
87
ZESTAW 88.
Nazwisko i imię . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nr indeksu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 
..............
x1


Przypominamy pewne umowy stosowane w ekonometrii: 1) Wektory zapisujemy (x1 , . . . , xn ) lub  ...  i utożsamia-
xn
my z macierzą o n wierszach i jednej kolumnie. 2) Macierz o 1 wierszu i jednej kolumnie utożsamiamy z jej jedynym
współczynnikiem.
1. Popyt na pewien towar w tonach w kolejnych latach podany jest w tabelce:
Rok
Popyt
2009
1884
2010
2088
2011
2228
2012
2451
2013
3059
2014
3551
2015
.
4006
Rozważamy 4 modele: a) P (t) = α0 + α1 t; b) P (t) = α0 eα1 t ; c) P (t) = α0 tα1 ; d) P (t) = α0 + α1 t2 . (t - upływ czasu
od roku 2009 w latach). Zbuduj każdy z nich metodą najmniejszych kwadratów i wybierz najlepszy. Dla najlepszego
wyznacz prognozę dla roku 2016 i roku 2017.
2. W tabeli mamy dane: x1 , x2 , x3 potencjalne zmienne objaśniające (niezależne) oraz y dana objaśniana.
x1
8
8
2
7
8
9
5
x2
8
5
7
9
2
2
8
x3
9
3
2
5
6
5
2
y
28
19
15
24
19
20
18
Dobierz metodą Hellwiga najlepsze zmienne objaśniajace do modelu i zbuduj ten model w postaci funkcji liniowej.
88