Спасибо за быстро выполненную работу! Надеюсь на дальнейшее сотрудничество)
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
1. Составить уравнение множественной линейной регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + ε в матричной форме, используя МНК.
Уравнение регрессии ищем в виде уравнения: уt=a+b1x1+b2x2+et;
где у=(10; 12; 14; 15; 16)т – матрица столбец;
β= (ab1b2) – параметры;
Хт = - матрица объясняющих переменных
Исходная матрица β определяется по формуле:
β = (Хт*Х)-1*Хт*Y
Произведем последовательно операции над матрицами:
(Хт*Х) = ;
т. е. матрица невырожденная и имеет обратную:
(Хт*Х)-1 =
(Хт*Х)-1* Хт =
ß = (Хт*Х)-1* Хт*Y =
Уравнение регрессии имеет вид:
У=18,638+0,6064х1-0,631х2;
2. Построить корреляционную матрицу.
Корреляционная матрица имеет вид:
R = где rij =
Вычислим коэффициенты корреляции между случайн
Отсутствует
Имеются данные о влиянии климатических условий на урожайность зерновых Y (ц с га) за счёт количества осадков Х1 (мм) в период вегетации и средней температуры воздуха Х2 (Сº):
1.Составить уравнение множественной линейной регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + ε в матричной форме, используя МНК.
2. Построить корреляционную матрицу.
3. Оценить качество модели с помощью коэффициента детерминации R2 .
Отсутствует
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
1. Составить уравнение множественной линейной регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + ε в матричной форме, используя МНК.
Уравнение регрессии ищем в виде уравнения: уt=a+b1x1+b2x2+et;
где у=(10; 12; 14; 15; 16)т – матрица столбец;
β= (ab1b2) – параметры;
Хт = - матрица объясняющих переменных
Исходная матрица β определяется по формуле:
β = (Хт*Х)-1*Хт*Y
Произведем последовательно операции над матрицами:
(Хт*Х) = ;
т. е. матрица невырожденная и имеет обратную:
(Хт*Х)-1 =
(Хт*Х)-1* Хт =
ß = (Хт*Х)-1* Хт*Y =
Уравнение регрессии имеет вид:
У=18,638+0,6064х1-0,631х2;
2. Построить корреляционную матрицу.
Корреляционная матрица имеет вид:
R = где rij =
Вычислим коэффициенты корреляции между случайн
Отсутствует
Имеются данные о влиянии климатических условий на урожайность зерновых Y (ц с га) за счёт количества осадков Х1 (мм) в период вегетации и средней температуры воздуха Х2 (Сº):
1.Составить уравнение множественной линейной регрессии y = a + b1x1 + b2x2 + ε в матричной форме, используя МНК.
2. Построить корреляционную матрицу.
3. Оценить качество модели с помощью коэффициента детерминации R2 .
Отсутствует
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—5 дней |
190 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 51986 Контрольных работ — поможем найти подходящую