om>
+61,30037454
-3,152820522
-0,890261784
30
+63,56063827
-4,37854827
-1,236370472
В
Нове рівняння регресії порівняємо з початковим:
y = 3 * x + 4 y = 2,945984954 * x + 4,6409392
Коефіцієнт при змінної X відхиляється від істинного значення приблизно на 0,05402. При цьому константа змінюється порівняно із заданою приблизно на 0, 6409.
Висновок
У даному випадку максимально близьким до істинної залежності буде наступне рівняння:
y = 3,000827144 * x + 4,032964241.
Воно виходить при дисперсії 0,5, незмінною вибірці X, мінімально зміненою вибірці Y. У цьому випадку коефіцієнт детермінації R ВІ максимальний (0,999575198),
стандартні помилки коефіцієнтів мінімальні (Y: 0,155289144; X: 0,011690882).
Порівнюючи отримані для кожного обчислення графіки, також можна прийти до висновку про те, що вказане раніше рівняння є найбільш точним по відношенню до істинної залежності. p> Чим менше дисперсія вибірки та зміни вибірок X іY, ​​тим точніше рівняння лінійної регресії по відношенню до істинної залежності.
Таким чином, на основі даних, отриманих в результаті дослідження, можна зробити наступні висновки:
Г? рівняння лінійної регресії залежить від дисперсії вибірки;
Г? рівняння лінійної регресії залежить від зміни двох вибірок X іY.
