.255? 4 + 0.264? 5 + 0.149? 6
- 0.191=0.0489? 1 - 0.209? 2 - 0.255? 3 +? 4 - 0.544? 5 - 0.134? 6
- 0.034=- 0.0724? 1 + 0.087? 2 + 0.264? 3 - 0.544? 4 +? 5 + 0.0194? 6
. 264=0 .161? 1 + 0.0643? 2 + 0.149? 3 - 0.134? 4 + 0.0194? 5 +? 6
Дану систему лінійних рівнянь вирішуємо методом Гаусса:
? 1=- 0.227; ? 2=0.404; ? 3=- 0.0823; ? 4=- 0.262; ? 5=- 0.201; ? 6=- 0.272;
Стандартизована форма рівняння регресії має вигляд:
=- 0.227x1 + 0.404x2 - 0.0823x3 - 0.262x4 - 0.201x5 - 0.272x6
Знайдені з даної системи? - коефіцієнти дозволяють визначити значення коефіцієнтів у регресії в природному масштабі за формулами:
EQ bj =? f (S (y); S (xj))
EQ a= x to (y) -? bj x to (xj)
. Аналіз параметрів рівняння регресії.
Перейдемо до статистичному аналізу отриманого рівняння регресії: перевірці значимості рівняння і його коефіцієнтів, дослідженню абсолютних і відносних помилок апроксимації
Для незміщеної оцінки дисперсії проробимо наступні обчислення:
Несмещенная помилка? =Y - Y (x)=Y - X * s (абсолютна помилка апроксимації)
YY (x)? =Y - Y (x)? 2 (Y-Yср) 2 |?:Y | 8201155.44-335.44112522.1934091.760.4123101399.96910.04828169.831703965.940.3915501211.43338.57114632.45297418.040.2215301186.4343.6118063.12276003.620.2216001157.2442.8196073.44354454.080.288701218.01-348.01121111.1318127.80.48701374.78-504.78254804.718127.80.5814401259.94180.0632420.46189538.730.1311001374.78-274.7875505.069093.620.25730859.99-129.9916898.1475426.870.1810201034.32-14.32204.98235.940.0148001154.42-354.42125612.4241877.340.448001158.59-358.59128585.4141877.340.457501158.59-408.59166944.2264841.290.548501604.15-754.15568743.9923913.390.8913501150.4199.639840.33119273.850.1513501369.26-19.26371.01119273.850.014313501382.15-32.151033.4119273.850.023824601315.561144.441309741.252118074.080.4710001079.33-79.336293.4721.530.0793830734.8595.159053.9330498.970.11820734.8585.157250.8934091.760.1820923.6-103.610732.5234091.760.13930734.85195.1538084.365571.060.21820922.21-102.2110446.4734091.760.1211001208.65-108.6511803.979093.620.0988870886.41-16.41269.3518127.80.01898001077.94-277.9477251.541877.340.359801080.72-100.7210144.78607.110.18701162.39-292.3985493.4918127.80.34870870.22-0.220.046618127.80.0002488001054.95-254.9564997.9541877.340.327901054.95-264.9570196.8846070.130.34700800.12-100.1210024.4692805.250.14740645.7894.228877.6870034.080.138201054.95-234.9555200.0734091.760.298301054.95-224.9550601.1330498.970.278701057.73-187.7335241.3218127.80.228501054.95-204.9542003.2523913.390.247901054.95-264.9570196.8846070.130.349901056.34-66.344400.58214.320.067820866.2-46.22134.1634091.760.05639801036.45-56.453186.84607.110.05769801249.84-269.8472812.48607.110.281200979.81220.1948483.7838165.710.1811301222.42-92.428541.8915715.250.081810701122.56-52.562762.314271.990.049139601527.262432.745918205.838734155.480.618601015.54-155.5424193.4620920.60.1811001035.0664.944216.929093.620.0591250882.01367.99135418.260201.760.299101100.79-190.7936398.938956.640.218501054.95-204.9542003.2523913.390.249001054.95-154.9524008.5610949.430.1714001101.55298.4589073.89156309.90.21950635.23314.7799082.932985.480.33960825.37134.6318126.451992.690.1416001072.15527.85278627.96354454.080.3313001095.79204.2141702.9987237.80.161150477.36672.64452448.8821129.660.589801253.91-273.9175024.89607.110.2810001154.73-154.7323940.8221.530.15820927.09-107.0911468.1734091.760.13800970.3-170.329001.6341877.340.2112501427.72-177.7231584.3460201.760.1411201045.2974.715582.3113308.040.0667660616.243.81918.48118776.410.0664680587938648.82105390.830.14790896.71-106.7111387.6946070.130.14800834.08-34.081161.7841877.340.0426920703.28216.7246967.677163.850.24630635.67-5.6732.14140354.780.009800805.15-5.1526.5341877.340.00644720852.58-132.5817577.3881019.660.18900914.28-14.28203.8910949.430.01599701316.59-346.59120121.361199.90.36780955.11-175.1130663.6750462.920.22850571.56278.4477528.0423913.390.3379237-15824965.43856808.5521200848.41351.59123615.538165.710.29610863.66-253.6664343.18155740.360.42670952.54-282.5479831.63111983.620.42630991.26-361.26130507.72140354.780.57700641.1358.873465.992805.250.0841710620.2289.788060.7286812.460.13520591.17-71.175065.25234875.480.14 013123967.1518395389.8321.06 Середня помилка апроксимації
A= f (? |?: Y |; n) 100%= f (21.06; 86) 100%=24.488
Оцінка дисперсії дорівнює:
se2=(Y - X * Y (X)) T (Y - X * Y (X))=13123967.15
Несмещенная оцінка дисперсії дорівнює:
s2= f (1; n...
