Зміст
1. Вихідні дані. 2
2. Рішення завдання 1. 3
3. Рішення задачі 2. 7
Висновок: 11
Список використаних джерел. 12
В
1. Вихідні дані
Завдання 1
1. Побудувати лінійне рівняння парної регресії;
2. Розрахувати лінійний коефіцієнт парної кореляції і середню помилку апроксимації;
3. Оцінити статистичну залежність параметрів регресії і кореляції (за допомогою F-критерію Фішера і Т-статистики Стьюдента).
Завдання 2
1. Побудувати рівняння парної регресії в вигляді нелінійної функції: статечної у = ах b , експоненти у = ае < i> b х , показовою у = ab x , будь-який на вибір;
2. Для оцінки параметрів модель лінеарізіруется шляхом логарифмування або потенціювання;
3. Визначається коефіцієнт еластичності і індекс кореляції;
4. Значимість визначається за умовою Фішера. p> Вихідні дані для вирішення завдань наведені в таблиці 1. br/>
Таблиця 1 - Вихідні дані
N
X
Y
1
23
110
2
45
125
3
34
111
4
51
121
5
28
109
6
62
127
7
71
143
8
63
121
9
70
154
10
45
108
11
51
136
12
27
109
13
62
125
14
57
110
15
63
120
16
69
134
17
74
131
18
35
105
19
21
74
20
60
120
2. Рішення задачі 1
Визначимо лінійне рівняння парної регресії.
Для цього складемо і вирішимо наступну систему рівнянь:
;
.
;
.
Вирішуючи дану систему рівнянь отримуємо:
а = 81,232;
b = 0,76.
Разом отримуємо:
Розрахуємо лінійні коефіцієнти парної кореляції і середню помилку апроксимації
Розрахунок будемо вести табличним способом, і представимо в таблиці 2.
Таблиця 2 - Розрахунок лінійних коефіцієнтів парної кореляції і середня помилка апроксимації
N
X
Y
X в€™ Y
X2
Y2
В
Y-
В В
1
23
110
2530
529
12100
98,71
11,29
127,42
10,26
2
45
125
5625
2025
15625
115,43
