Задача 2 Відомі наступні дані за звітний рік (млн. г. о.): Випуск (в основних цінах) 204421 Проміжне споживання 123354 Податки за виключенням субсидій на продукти 12298 Споживання основного капіталу (-17342) Необхідно розрахувати: 1.Балансуючу статтю рахунку виробництва –ВВП (у ринкових цінах 2.Чистий внутрішній продукт.

Для определения предельной полезности потребления третьей единицы блага, нам необходимо знать общую полезность потребления третьей единицы блага и общую полезность потребления второй единицы блага.

Таблица предпочтений потребителя дает нам общую полезность потребления каждой единицы блага. Из табличных данных видно, что для первой единицы товара общая полезность составляет 100, для второй - 120, для третьей - 130, для четвертой - 145 и для пятой - 153.

Понятие предельной полезности связано с изменением общей полезности при увеличении потребления на одну единицу товара. Таким образом, предельная полезность потребления третьей единицы товара можно найти, вычтя из общей полезности потребления третьей единицы полезность первых двух единиц товара.

Общая полезность потребления третьей единицы товара - это 130. Общая полезность потребления второй единицы товара - это 120. Чтобы найти предельную полезность потребления третьей единицы товара, нам нужно вычесть 120 из 130.

130 - 120 = 10

Таким образом, предельная полезность потребления третьей единицы блага равна 10.

Предельная полезность потребления третьей единицы блага показывает, насколько увеличивается общая полезность при увеличении потребления на одну единицу товара с двух единиц до трех единиц. В данном случае, предельная полезность составляет 10. Это означает, что при увеличении потребления с двух до трех единиц блага, общая полезность увеличивается на 10 единиц.

Для того чтобы ответить на данный вопрос, давайте разберемся, что такое двухфакторная модель линейной регрессии и индекс множественной детерминации R2.

Двухфакторная модель линейной регрессии предполагает, что зависимая переменная (то, что мы хотим предсказать) зависит от двух независимых переменных, а именно X1 и X2. Зависимая переменная представляется в виде линейной комбинации независимых переменных с некоторыми коэффициентами, то есть:

Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ε

где Y - зависимая переменная, β0, β1 и β2 - коэффициенты регрессии, X1 и X2 - независимые переменные, ε - случайная ошибка.

Индекс множественной детерминации R2 показывает, насколько хорошо модель объясняет вариацию в зависимой переменной. Он принимает значения от 0 до 1, где 0 означает, что модель не объясняет никакой вариации, а 1 означает, что модель объясняет всю вариацию в данных.

В данном случае, индекс множественной детерминации R2 равен 0,60, что означает, что модель объясняет 60% вариации в зависимой переменной на основе двух независимых переменных.

Теперь перейдем к общему критерию Фишера. Общий критерий Фишера используется для проверки статистической значимости всей модели, и он основан на сравнении индекса множественной детерминации с альтернативной моделью, в которой нет независимых переменных (т.е. модель, где зависимая переменная предсказывается только с помощью константы).

На основе двухфакторной модели линейной регрессии с R2 = 0,60 и 25 наблюдениями мы можем посчитать общий критерий Фишера следующим образом:

F = ((R2 / k) / ((1 - R2) / (n - k - 1)))

где k - количество независимых переменных (в данном случае k=2), а n - количество наблюдений (в данном случае n=25).

Подставляя значения в формулу, получим:

F = ((0,60 / 2) / ((1 - 0,60) / (25 - 2 - 1)))
= ((0,30) / (0,40 / 22))
= ((0,30) / (0,0181818))
≈ 16,5

Общий критерий Фишера равен приблизительно 16,5.

Таким образом, ответ на задачу можно сформулировать следующим образом:
Общий критерий Фишера для данной двухфакторной модели линейной регрессии, основанной на 25 измерений и имеющей индекс множественной детерминации R2 = 0,60, равен примерно 16,5.