бігу 3х10 м, тому що rху = -0,20 - Відносна похибка функції ух = 7,875 - 0,05 х менше (7,22%), а, отже, прогноз результату в човниковому бігу за даними відносних значень проби PWC170 більш точний;
- На графіку лінії рівняння регресії розташовані майже під прямим кутом, так як значення коефіцієнта кореляції близькі до нуля.
Також у роботі показана кореляційна залежність показників 32 російських банків, проведено регресійний аналіз і знайшли регресійну модель даної взаємозв'язку показників. Завдання регресійного аналізу полягає в побудові моделі, що дозволяє за значеннями незалежних показників отримувати оцінки значень залежної змінної. Регресійний аналіз є основним засобом дослідження залежностей між соціально-економічними змінними. Це завдання ми розглянемо в рамках найпоширенішою у статистичних пакетах класичної моделі лінійної регресії. Специфіка соціологічних досліджень полягає в тому, що дуже часто необхідно вивчати і передбачати соціальні події. Друга частина даної глави буде присвячена регресії, метою якої є побудова моделей, що пророчать імовірність подій. Величина називається помилкою регресії. Перші математичні результати, пов'язані з регресійним аналізом, зроблені у припущенні, що регресійна помилка розподілена нормально з параметрами, помилка для різних об'єктів вважаються незалежними. Крім того, в даній моделі ми розглядаємо змінні як невипадкові значення. Таке, на практиці, виходить, коли йде активний експеримент, в якому задають значення (наприклад, призначили зарплату працівнику), а потім вимірюють (оцінили, якою стала продуктивність праці).
Отримане рівняння Е· = 245,75 +1,42 х дозволяє проілюструвати залежність розміру працюючих активів банків від розміру їхнього капіталу. p> І так, за допомогою кореляційно-регресійного аналізу, можна дослідити показники банків. [8]
Використана література
1. Аверкін О.М., Батиршіна І.З., Блішун А.Ф. та ін Нечіткі множини в моделях управління і штучного інтелекту// За ред. Д.А. Поспєлова. - М.: Наука, 1986. - 312 с. p> 2. Аветисян Д.О. Проблеми інформаційного пошуку: (Ефективність, автоматичне кодування, пошукові стратегії) - М.: Фінанси і статистика, 1981. - 207 с. p> 3. Айвазян С.А., бігти ва З.І., Старовірів О.В. Класифікація багатовимірних спостережень. - М.: Статистика, 1974. - 240 с. p> 4. Айвазян С.А., Енюков І.С., Мешалкин Л.Д. Прикладна статистика. Основи моделювання і первинна обробка даних. Довідкове видання. - М.: Фінанси і статистика, 1983. - 472 с. p> 5. Айвазян С.А., Енюков І.С., Мешалкин Л.Д. Прикладна статистика: Дослідження залежностей: Довідник. - М.: Фінанси і статистика, 1985. - 182с. p> 6. Айвазян С.А. , Мхітарян В.С. Прикладна статистика та основи економетрики. - М. Юніті, 1998. - 1024 с. p> 7. Ван дер Варден Б.Л. Математична статистика. - М.: Изд-во іноз. літ., 19...
