Корреляционно-регрессионный анализ

Проверить адекватность построенной  модели также можно с помощью гистограммы остатков.

Распределение близко к нормальному, можно считать  модель адекватной. 

По  построенной модели можно сделать предсказание о значении отклика при заданных значениях предикатов.

                      Лабораторная  работа №4

Вероятностный калькулятор 

Basic Statics/Table Probability calculator 

Задача1. Оценка популярности автомобилей ВАЗ распределена по нормальному закону. Среднее равно а=3,11 и стандартное отклонение равно 1,08. Найти вероятность того, что наудачу выбранный респондент оценит популярность «Лады» от 3 до 5 (популярность выше среднего).

По  гистограмме видно, что величина действительно распределена нормально. 

Находим среднее и стандартное  отклонение

Вызываем  калькулятор

1. Выбираем  нормальное распределение Z (Normal)
2. В поле Х вводим значения на концах диапазона (3 и 5)
3. В поле meanи st.dev соответствующие значения, полученные для переменной с помощью описательной статистики
4. Нажимаем кнопку Compute и в поле p получаем соответствующую вероятность

     p(3)=0,459437 - с вероятностью 46% респонденты будут считать, популярность ВАЗа не выше 3 баллов.

     р(5)=0,959941 - с вероятностью 96% респонденты будут считать, что популярность ВАЗа не выше 5 баллов.

     р=р(5)-р(3)=0,500504 – с вероятностью 50% случайно выбранный респондент будет считать, что популярность «Лады» выше средней(от 3 до5).

     То  есть примерно половина респондентов оценит популярность выше средней, а половина  ниже. 
 
 

Задача2. 25,7%  людей не устраивает их автомобиль(оценка 1). Найти вероятность того, что из 50 человек недовольны своим автомобилем от 5 до 10.

Решение. Создадим новый лист.

     В первой колонке помещаются все значения переменной var1(5,6,7,8,9,10), а во второй столбец в поле long name вводится функция Binom(x;p;n), где n=50, p=0.257, x=var1. Затем необходимо сложить полученные вероятности второго столбца. Для этого вызываем контекстное меню и выбираем Statistics of Block Data Block colums Sums.

     р=0,225475 – с вероятностью 0,23 из 50 респондентов от 5 до 10 не довольны своим автомобилем.