1.5
yzyzz 2 y 2 ( ) 2 A i 5,720,8827 2 < span align = "justify"> 32,770,7792
Значення параметрів регресії і b склали:
== 59,03-0,40750,0481 = 59,03
b =
Отримано рівняння = 59,03 +0,4075
Індекс кореляції:
В
=
. За рівняння рівносторонній гіперболи отримана найбільша оцінка тісноти зв'язку: = 0,052. залишається на припустимому рівні:
. p> Де,
Отже, приймається гіпотеза H0 про статистично незначущих параметрах цього рівняння. Цей результат можна пояснити порівняно невисокою тіснотою виявленої залежності і невеликим числом спостережень. br/>
Задача № 2. По територіях регіону наводяться дані за 199х р. (таблиця 1.6). br/>
Таблиця 1.6
Номер регіонаСреднедушевой прожитковий мінімум в день одного працездатного, руб., хСреднедневная заробітна плата, руб., у18013628015139013247615259116461041977701378851569751551085165117815712113171
Потрібно:
. Побудувати лінійне рівняння парної регресії у від х.
. Розрахувати лінійний коефіцієнт парної кореляції і середню помилку апроксимації. p align="justify">. Оцінити статистичну значущість параметрів регресії і кореляції. p align="justify">. Виконати прогноз заробітної плати у при прогнозному значенні середньодушового прожиткового мінімуму х, < span align = "justify"> становить 107% від середнього рівня.
. Оцінити точність прогнозу, розрахувавши помилку прогнозу і його довірчий інтервал. p align="justify"> Рішення завдання.
. Для розрахунку параметрів рівняння лінійної регресії будуємо розрахункову таблицю (таблицю 1.7). br/>
Таблиця 1.7
yxyxx 2 y 2 A i 11 11,818 2 1139,44327
В
= 0,0017
В
Отримано рівняння регресії:
= 155,85-0,0017 x.
Із збільшенням середньодушового прожиткового мінімуму на 1 рубль середньоденна заробітна плата зростає в середньому на 0,00...
