Работа по эконометрике

Имеются данные о часовом заработке одного рабочего Y и общем стаже ра-боты после окончания учебы X.
№    Часовой заработок одного рабочего, долл. /час    Общий стаж работы после окончания учебы, лет
1    22,4    53,4
2    8,9    8,0
3    13,3    16,0
4    18,3    29,5
5    13,8    32,0
6    11,7    14,7
7    19,5    13,0
8    15,2    11,3
9    14,4    18,0
10    22,0    11,8
11    16,4    34,0
12    18,9    16,0
13    16,1    29,5
14    13,3    23,1
15    17,3    55,0
Задание
Исследовать зависимость часового заработка одного рабочего от общего стажа работы путем построения уравнения парной линейной регрессии
Y =  + X + 
Предварительный анализ данных:
1.    Вычислить и проанализировать описательные статистики (выборочные средние, медиану, моду, среднее квадратическое отклонение) для переменных X, Y.
2.    Построить поле корреляции (диаграмму рассеяния) и сформулировать гипотезу о форме связи.
3.    Вычислить парный коэффициент корреляции между переменными. Ин-терпретировать полученные результаты: соответствуют ли знаки коэффициента вашим ожиданиям?
Модель парной регрессии:
4.    Найти оценки   и   параметров модели парной линейной регрессии  и . Записать полученное уравнение регрессии.
5.    Проверить значимость оценок коэффициентов   и   с надежностью 0,95 с помощью t-статистики Стьюдента и сделать выводы о значимости этих оце-нок. Значимо ли уровень образования влияет на заработок?
6.    Определить интервальные оценки коэффициентов   и   с надежно-стью 0,95. Сделать вывод о точности полученных оценок коэффициентов.
7.    Рассчитать стандартную ошибку регрессии. Сделать вывод о точности полученного уравнения регрессии.
8.    Определить коэффициент детерминации R2 и сделать выводы о качестве подгонки уравнения регрессии к исходным данным.
9.    Рассчитать среднюю ошибку аппроксимации и сделайте выводы о каче-стве уравнения регрессии.
10.    Рассчитать прогнозное значение результата , если значение фактора X будет больше на 15% его среднего уровня .
11.    Дать экономическую интерпретацию коэффициентов парной регрессии.