По данным, приведенным в таблицах составить: уравнение регрессии у по х. Определить yx (30) и прогноз yx (50). Составить уравнение регрессии х по у, опреде.

н является наиболее простым с вычислительной точки зрения. Найдем оценки и , используя метод наименьших квадратов. При этом минимизируется следующая функция: . Эта функция является квадрати

417089 2,6 19,6 6,76 50,96 384,16 22,43568 -2,83568 8,04108110 4,3 31,3 18,49 134,59 979,69 30,40324 0,89676 0,804178∑ 31 249 115,85 863,8 6628,78 25,94656Таким образом, Расчетное значение к

сию при всех q. Указанная выше оценка Х для параметра а нормального распределения является наилучшей несмещенной оценкой, поскольку дисперсия любой другой несмещенной оценки а* параметра а удовлетворя

ть качество построенной модели, исследовав ее адекватность и точность;4)для модели регрессии рассчитать коэффициент эластичности и коэффициент;5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага

упорядочим данные по возрастанию переменной Х2, предполагая, что дисперсии ошибок зависят от величины этой переменной. В нашем примере m = n/2 = 16/2=8.Результаты дисперсионного анализа модели множес