Создан заказ №3340352
16 ноября 2018
Выполнить следующие расчеты Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e
Как заказчик описал требования к работе:
Оформить все графики в контрольной; 2. начертить схемы в соответствие со стандартами (можно в графическом редакторе на пк). Работу нужно сдавать в пятницу, поэтому 2 дня на выполнение максимум. Подробное задание прикрелено.
Фрагмент выполненной работы:
Выполнить следующие расчеты:
Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e.
Изобразить на графике исходные и модельные значения.
Рассчитать коэффициенты корреляции и эластичности, коэффициенты эластичности сопоставить с коэффициентами регрессии.
Сделать прогноз на следующий шаг.
Вариант 5
33,0 24,9 34,1 30,0 28,6 30,8 37,1 19,6 34,1 39,2 41
67 52 82 40 70 84 88 43 76 91 95
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии составим систему нормальных уравнений относительно a и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу.
№ x y х² y² x·y
ŷ
1 33 67 1089 4489 2211 139,28
2 24.9 52 620.01 2704 1294.8 146,56
3 34.1 82 1162.81 6724 2796.2 141,10
4 30 40 900 1600 1200 153,85
5 28.6 70 817.96 4900 2002 150,21
6 30.8 84 948.64 7056 2587.2 142,92
7 37.1 88 1376.41 7744 3264.8 141,10
8 19.6 43 384.16 1849 842.8 157,50
9 34.1 76 1162.81 5776 2591.6 135,63
10 39.2 91 1536.64 8281 3567.2 155,68
11 41 95 1681 9025 3895 145,65
сумма 352.4 788 11679.44 60148 26252.6 1777,00
Для наших данных система уравнений имеет вид
Домножим уравнение (1) системы на (-32.036), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Получаем коэффициенты уравнения регрессии: b = 2,586, a = -11,198
Уравнение регрессии:
2. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Изобразим на графике исходные и модельные значения.
Полученная линия регрессии достаточно точно описывает исходные данные.
3. Рассчитаем коэффициенты корреляции и эластичности, коэффициенты эластичности сопоставим с коэффициентами регрессии.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными).
Их критерии оцениваются по шкале Чеддока:
0.1 < rxy < 0.3: слабая;
0.3 < rxy < 0.5: умеренная;
0.5 < rxy < 0.7: заметная;
0.7 < rxy < 0.9: высокая;
0.9 < rxy < 1: весьма высокая;
Т.к...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
17 ноября 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Выполнить следующие расчеты
Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e.docx
2018-11-20 12:41
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
работа сделана хорошо, вовремя сдана была и автор постоянно был на связи. преподаватель попался придирчивый и задавал попутно вопросы по работе, так вот - автор на все отвечала. Спасибо за работу)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
