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 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
 
 
 
 
  1. 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:

  1. a = 2.5; b = 1.4
  2. a = 1,3795; b = 0.6379
  3. a = - 8.2499; b = 3.5714
  4. a = 10.8285; b = - 1.4857
  5. a = 2.3395; b = 0.0338
  6. a = 0.9859; b = 0.5428
  7. a = 0.3825; b = 0.4705
  8. a = 0.2897; b = - 0.0610
  9. a = 6.603; b = - 0.6551
  10. a = 1.34; b = 0.84
  11. a = 4.8933; b = 0.1679
  12. a = 9.6; b = - 1.16
  13. a = 7.9; b = - 0.6
  14. a = - 1.2688; b = 1.2307
  15. a = 5.4998; b = - 0.1428
  16. a = 4.9808; b = 0.1923
  17. a = 3.8143; b = - 0.0117
  18. a = 5.3; b = - 0.2
  19. a = 4.0315; b = - 0.4538
  20. a = 3.7198; b = - 0.0453
  21. a = 2.4433; b = 0.3285
  22. a = 4.4164; b = - 0.1666
  23. a = - 1.3904; b = 1.0574
  24. a = 1.1802; b = 2.6227
  25. a = 5.9485; b = - 0.2676
  26. a = 2.8575; b = 0.4081
  27. a = 6.2407; b = - 0.5202
  28. a = 9.1125; b = - 0.8375
  29. a = 16.6295; b = - 0.1179
  30. a = 17.2666; b = - 1.3358.

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