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.
Работа содержит 1 файл
Линейная корреляция.doc
— 253.50 Кб (Скачать)- Построить модель линейной регрессии.
| № | x | y | xy | x2 |
| 1 | 12 | 3 | 36 | 144 |
| 2 | 17 | 2 | 34 | 289 |
| 3 | 9 | 10 | 90 | 81 |
| 4 | 4 | 2 | 8 | 16 |
| Σ | 42 | 17 | 168 | 530 |
| ср. | 10,5 | 4,25 | 42 | 132,5 |
- Построить модель линейной регрессии.
| № | x | y | xy | x2 |
| 1 | 5 | 11 | 55 | 25 |
| 2 | 9 | 5 | 45 | 81 |
| 3 | 10 | 4 | 40 | 100 |
| 4 | 3 | 13 | 39 | 9 |
| Σ | 27 | 33 | 179 | 215 |
| ср. | 6,75 | 8,25 | 44,75 | 53,75 |
Ответы:
- a = 2.5; b = 1.4
- a = 1,3795; b = 0.6379
- a = - 8.2499; b = 3.5714
- a = 10.8285; b = - 1.4857
- a = 2.3395; b = 0.0338
- a = 0.9859; b = 0.5428
- a = 0.3825; b = 0.4705
- a = 0.2897; b = - 0.0610
- a = 6.603; b = - 0.6551
- a = 1.34; b = 0.84
- a = 4.8933; b = 0.1679
- a = 9.6; b = - 1.16
- a = 7.9; b = - 0.6
- a = - 1.2688; b = 1.2307
- a = 5.4998; b = - 0.1428
- a = 4.9808; b = 0.1923
- a = 3.8143; b = - 0.0117
- a = 5.3; b = - 0.2
- a = 4.0315; b = - 0.4538
- a = 3.7198; b = - 0.0453
- a = 2.4433; b = 0.3285
- a = 4.4164; b = - 0.1666
- a = - 1.3904; b = 1.0574
- a = 1.1802; b = 2.6227
- a = 5.9485; b = - 0.2676
- a = 2.8575; b = 0.4081
- a = 6.2407; b = - 0.5202
- a = 9.1125; b = - 0.8375
- a = 16.6295; b = - 0.1179
- a = 17.2666; b = - 1.3358.