 |
Описание: Задача 1
Исходные данные: 1.Составить уравнение линейной регрессии , используя МНК, и найти числовые характеристики переменных.
2.Составить уравнение линейной регрессии , используя матричный метод.
3.Вычислить коэффициент корреляции и оценить полученное уравнение регрессии.
4.Найти оценки параметров .
5.Найти параметры нормального распределения для статистик и .
6.Найти доверительные интервалы для и на основании оценок и при уровне значимости α = 0,05.
7.Вычислить коэффициент детерминации и оценить качество выбранного уравнения регрессии.
Имеются данные по предприятиям о производительности труда Х (шт.) и коэффициенте механизации работ Y (%):
X20242830313334373840
Y32303640414756546055
Задача 2
Исходные данные: 1.Составить уравнение множественной линейной регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + ε в матричной форме, используя МНК, и найти числовые характеристики переменных.
2.Найти оценки параметров а, b1, b2, б².
3.Найти коэффициент детерминации и оценить уравнение регрессивной связи.
4.Оценить статистическую зависимость между переменными.
Анализируются зависимость объёма продукции предприятия в среднем
за год Y (млн руб.) от средней численности рабочих Х1 (тыс. чел.) и
Х2 – средние затраты чугуна за год (млн т):
№ п/пYХ1Х2
12,11,00,5
22,41,10,8
31,81,30,7
43,01,50,6
52,21,20,4
Продавец:
Цена: 250,00 руб.
|