Учебная работа № /8042. «Контрольная Линейное уравнение регрессии, задание
Учебная работа № /8042. «Контрольная Линейное уравнение регрессии, задание
Содержание:
1. Приведите вывод формул для расчета коэффициентов парной линейной модели.
2. Для исходных данных, приведенных ниже, рассчитайте коэффициенты линейного регрессионного уравнения.
3. Рассчитайте остаточную дисперсию.
4. Вычислите значения коэффициентов корреляции и детерминации.
5. Рассчитайте коэффициент эластичности.
6. Рассчитайте доверительные границы уравнения регрессии (по уровню 0,95).
7. В одной системе координат постройте: уравнение регрессии, экспериментальные точки, доверительные границы уравнения регрессии.
Х Y
33,3 121
33,2 119
33,4 120
33,7 117
34,2 115
34,6 109
34,1 105
34,4 110
Выдержка из похожей работы
Решение
Проведем полный регрессионный анализ исходных данных по формулам, приведенным в методических указаниях,
1) Определим параметры линейной регрессии и ее статистические оценки (см, таб, 2),
2) Рассчитаем значимость параметров регрессии и регрессии в целом, Коэффициент корреляции показывает тесноту линейной связи, Так как в нашем случае =0,867, то связь прямая и тесная, Коэффициент корреляции значим, если , что имеет место быть в нашем примере,
Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака, объясненную вариацией факторного признака, , то есть доля вариации результата, объясненная вариацией фактора x, включенного в уравнение регрессии, равна 75,1%, Остальные 24,9% приходятся на долю прочих факторов, не учтенных в уравнении регрессии,
Стандартная ошибка регрессии служит для оценки качества уравнения регрессии, , В нашем примере можно говорить об удовлетворительном подборе уравнения регрессии к исходным данным,
Значимость коэффициента регрессии
Значение статистик , , То есть выполняется неравенство , Параметр — не случайно отличается от нуля и статистически значим,
Оценка значимости уравнения регрессии, Значения величин F=36,249 и , полученных в результате дисперсионного анализа показывают, что выполняется неравенство , Таким образом, гипотеза о случайности различий факторной и остаточной дисперсий (нулевая гипотеза) должна быть отклонена и с вероятностью 95% принимается альтернативная гипотеза о том, что эти различия существенны, статистически значимы, уравнение надежно, значимо, показатель тесноты связи надежен и отражает устойчивую зависимость y от x,
3) Покажем взаимное расположение доверительных интервалов относительно исходных данных и построенной линии регрессии (см, рис,1),
Рис, 1, Доверительные интервалы,
Таб, 1, Исходные данные, промежуточные и основные результаты
Нижн, гр»