Нормальный закон распределения вероятностей. Линейная регрессия. Линейная корреляция

Автор: Пользователь скрыл имя, 16 Января 2012 в 11:55, курсовая работа

Описание работы

Регрессия – это взаимосвязь между двумя и более показателями, выраженное в виде математической функции.
Построить линейную регрессию означает найти значения параметров a и b. Оценку параметра регрессии производят с помощью метода наименьших квадратов. Суть метода: ищется такое уравнение прямой, расстояние до которой от каждой точки минимальное в сумме или величина.

Скачать полностью (34.52 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Линейная корреляция.doc

— 253.50 Кб (Скачать)
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 2 3 6 4
2 7 1 7 49
3 0,5 4 2 0,25
4 4 2 8 16
Σ 13,5 10 23 69,25
ср. 3,375 2,5 5,75 17,3125
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 4 8 32 16
2 7 0,7 4,9 49
3 3 5 15 9
4 1 0,5 0,5 1
Σ 15 14,2 52,4 75
ср. 3,75 3,55 13,1 18,75
 
 
 
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 5 6 30 25
2 7 4 28 49
3 9 5 45 81
4 1 2 2 1
Σ 22 17 105 156
ср. 5,5 4,25 26,25 39
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 9 3 27 81
2 4 2 8 16
3 1 3 3 1
4 2 7 14 4
Σ 16 15 52 112
ср. 4 3,75 13 28
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 2 5 10 4
2 7 4 28 49
3 0,5 3 1,5 0,25
4 4 2 8 16
Σ 18,5 14 47,5 69,25
ср. 4,625 3,5 11,875 17,3125
 
 
 
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 0,3 0,5 0,15 0,09
2 0,8 4 3,2 0,64
3 0,01 2 0,02 0,0001
4 3 9 27 9
Σ 4,11 15,5 30,37 9,7301
ср. 1,0275 3,875 7,5925 2,4325
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 5 6 30 25
2 2 0,7 1,4 4
3 0,3 9 2,7 0,09
4 8 4 32 64
Σ 15,3 19,7 66,1 93,09
ср. 3,825 4,925 16,525 23,2725
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 9 5 45 81
2 4 4 16 16
3 7 8 56 49
4 1 3 3 1
Σ 21 20 120 147
ср. 5,25 5 30 36,75
 
 
 
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 0,8 4 3,2 0,64
2 5 0,9 4,5 25
3 9 3 27 81
4 0,7 9 6,3 0,49
Σ 15,5 16,9 41 107,13
ср. 3,875 4,225 10,25 26,7825
 
  1. Построить модель линейной регрессии.
№ x y xy x2
1 9 3 27 81
2 4 5 20 16
3 3 7 21 9
4 6 2,2 13,2 36
Σ 22 17,2 81,2 137
ср. 5,5 4,3 20,3 34,25

Информация о работе Нормальный закон распределения вероятностей. Линейная регрессия. Линейная корреляция