tom>
7
8
290
2320
84100
64
288,5
1,5
разом
29
1025
5530
197525
155
В
0,0
Висновки:
1. Розв'язана задача парної регресії методом найменших квадратів. p> 2. Отримано коефіцієнти в лінійному рівнянні y = -6.127 +36.824 x і розрахований можливий домашній варіант.
3. Результати перевірені за допомогою ППП та лінії тренда. p> Завдання 2.
За семи територія Уральського району за 1995 р. Ізе6стни значення двох ознак (табл.2.1)
Таблиця 2.1
район
витрати на купівлю продовольчих товарів у загальних витратах,% у
середньоденна заробітна плата одного працюючого, руб., х
Удмуртська респ.
68,8
45,1
Свердловська обл.
61,2
59
Башкортостан
59,9
57,2
Челябінська обл.
56,7
61,8
Пермська обл.
55
58,8
Курганська обл.
54,3
47,2
Оренбурзька обл.
49,3
55,2
Потрібно визначити параметри парної регресії для наступних функції: лінійної статечної показовою, равносторонней геперболи і параболи методом найменших квадратів (МНК). Скласти прогноз величини у для деякого х наприклад для х = 1.1 (х) min. Дати графічну інтерпретацію результатів, використовувати ППП для вирішення статистичних завдань зробити висновки.
До вихідними даними додамо ще одну пару значень х, у, пов'язану з порядковим номером по журналу і кількістю студентів у групі, за формулами:
x8 = xmin + ((xmax-xmin)/Nсум) * Ni
y8 = ymin + ((ymax-ymin)/Nсум) * Ni
де, Ni-порядковий номер по журналу, Nсум-кількість студентів у групі, min, max - мінімальна і максимальна величини х і у за таблицею 2.1.
після цього складаємо таблицю 2.2 і розраховуємо всі параметри для вирішення системи рівнянь:
na + bОЈx = ОЈy (4)
aОЈx + bОЈ (x ^ 2) = ОЈ (xy)
Розраховуємо коефіцієнти лінійного рівняння парної регресії:
Пѓx ^ 2 = (x ^ 2) cp = (Xcp) ^ 2
b = (cp (y * x)-cp (y) * cp (x))/(Пѓx ^ 2) (5)
a = cp (y)-b * cp (x)
Таблиця 2.2.Лінейная регресія y = a + bx
n
y
x
yx
x ВІ
y ВІ
y ^ x
y-y ^ x
1
68,80
45,10
3102,88
2034,01
4733,44
61,65
7,15
2
61,20
59,00
3610,80
3481,00
3745,44
56,88
4,32
3
59,90
57,20
3426,28
3271,84
3588,01...
