Алгоритм решения задачи

1. Определить коэффициент регрессии b:

Формулы для вычисления регрессии.

1.1.

1.2.

1.3.

1.4.

1.5.

2. Определим доверительный интервал коэффициента регрессии:

Формулы для вычисления доверительного интервала коэффициента регрессии:

2.1.

2.2.

3. Определим доверительный интервал коэффициента дисперсии:

Формулы для вычисления доверительного интервала коэффициента дисперсии.

3.1.

3.2.

3.3.

4. Вычислим полосу регрессии:

5. Вычислим коридор регрессии:

Формулы для вычисления коридора регрессии:

5.1.

5.2.

5.3.

5.4.

5.5.

№	x	y	xy	x2		y-
	-0,9	-2,169	1,952	0,81	-1,667	-0,502
	-0,8	-1,376	1,101	0,64	-1,378	0,002
	-0,7	-0,974	0,682	0,49	-1,089	0,115
	-0,6	-0,312	0,187	0,36	-0,8	0,488
	-0,5	-0,314	0,157	0,25	-0,511	0,197
	-0,4	-0,715	0,286	0,16	-0,222	-0,493
	-0,3	-0,312	0,094	0,09	0,067	-0,379
	-0,2	1,119	-0,224	0,04	0,356	0,763
	-0,1	0,92	-0,092	0,01	0,645	0,275
		0,999			0,934	0,065
	0,1	1,046	0,105	0,01	1,223	-0,177
	0,2	1,295	0,259	0,04	1,512	-0,217
	0,3	1,411	0,423	0,09	1,801	-0,39
	0,4	1,884	0,754	0,16	2,09	-0,206
	0,5	2,835	1,418	0,25	2,379	0,456
∑	-3	5,337	7,1007	3,4

		yлев	yправ	(y- )2		()2
-2,525	6,376	-1,761	-1,573	0,252	-0,7	0,49
-1,732	2,999	-1,472	-1,284	0.0004	-0,6	0,36
-1,33	1,769	-1,183	-0,995	0,013	-0,5	0,25
-0,668	0,446	-0,894	-0,706	0,238	-0,4	0,16
-0,67	0,449	-0,605	-0,417	0,039	-0,3	0,09
-1,071	1,147	-0,316	-0,128	0,243	-0,2	0,04
-0,668	0,446	-0,027	0,161	0,144	-0,1	0,01
0,763	0,582	0,262	0,45	0,582
0,564	0,318	0,551	0,739	0,076	0,1	0,01
0,643	0,413	0,84	1,028	0,004	0,2	0,04
0,69	0,476	1,129	1,317	0,031	0,3	0,09
0,939	0,882	1,418	1,606	0,047	0,4	0,16
1,055	1,113	1,707	1,895	0,152	0,5	0,25
1,528	2,335	1,996	2,184	0,042	0,6	0,36
2,479	6,145	2,285	2,473	0,208	0,7	0,49
	25,898			2,072		2,8

Решение:

Рассчитаем средние арифметические.

Средняя арифметическая – это типовой размер признака, количественно варьирующего в качественно однородной совокупности. Для определения такого размера признака необходимо рассчитать объем явления, приходящийся на 1 единицу выборки:

Определим коэффициент регрессии.

Величина коэффициента регрессии показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

Рассчитаем коэффициент корреляции.

Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии в качестве такого показателя выступает линейный коэффициент корреляции.

Рассчитаем t-критерии Стьюдента для коэффициентов регрессии и корреляции.

Оценка параметров уравнения регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента. t-критерий Стьюдента — общее название для класса методов статистической проверки гипотез, основанных на распределении Стьюдента.

Вычислим стандартную ошибку для коэффициентов регрессии и корреляции.

Величина стандартной ошибки применяется для проверки существенности коэффициента регрессии и для расчета его доверительных интервалов.

Определим доверительный интервал коэффициента регрессии.

Поиск по сайту: