Для расчета коэффициентов связи воспользуемся МНК.
Линейная модель.
Все расчеты представлены в программе Excel, здесь выводим только получившиеся результаты.
Таким образом, уравнение линейной регрессии имеет вид: .
Задача 1
Исходные данные:
1) Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2) Рассчитайте параметры уравнений парных регрессий:
• линейной;
• степенной;
• логарифмической;
• показательной.
3) Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4) Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность резуль¬татов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в п.З и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
5) Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на (к + 5)% от его среднего уровня (к - номер вашего варианта). Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости а = 0,05.
Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической
1. Информатика. Базовый курс. / Под ред. С.В. Симоновича. – СПб: Питер. 2006.- 640с.
2. Шевченко Н. Ю. Моделирование систем: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2004.- 88 с.
3. Филлипов А.Ю. Информатика: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2004.- 148 с.
4. Смыслова З. А. Спец. Главы математики. Часть 1: Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2004.- 96 с.
5. Смыслова З. А. Спец. Главы математики. Часть 3 : Учебное пособие. Томск. ТМЦДО 2004.- 80 с.
чности каждой модели. Приведите подробные расчеты.2. Объясните смысловые значения полученных коэффициентов для каждой модели.3. Ранжируйте факторы по силе влияния на результат.Вопрос 3. Проведено иссл
ду переменными с помощью коэффициента корреляции;3) определить коэффициент детерминации R2 и пояснить его смысл;4) проверить значимость уравнения регрессии на 5 %-ном уровне по F-критерию;5) прове
прогнозирование для лучшей модели среднего значения показателя X при уровне значимости = 0,1, если прогнозное значение фактора составит 80 % от его максимального значения. Представьте графически: ф
ровне с помощью F-критерия Фишера-Снедекора. Сделать вывод.6) Оценить точность подгонки полученного уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации Аср. Сделать вывод.7) Вычислить средний
Главная