Проверка статистической гипотезы о значимости коэффициента функции регрессии. Практическое применение интерполирования. Применение процедуры линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение квадратичной модели полулогарифмической функции.
1. Проверка статистических гипотез 1.1 Проверка статистической гипотезы о значимости коэффициента функции регрессии 1.2 Построение квадратичной модели функции регрессии 2. Процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии 3.1 Линеаризация регрессионных моделей 3.2 Построение полулогарифмической функции Заключение Список литературы Введение В условиях рыночной экономики возрастает интерес и потребность в познании статистических методов анализа и прогнозирования, к количественным оценкам социально-экономических явлений. Понятие практической статистики F(?,1,n-2)то у нас нет оснований отвергать H0, т.е. можно сделать вывод, что линейная зависимость - незначима или что наши данные нельзя описать моделью линейной регрессии. Таблица 1 № Среднегодовая стоимость ОПФ, тыс.руб., х Товарная продукция, тыс. руб., у 1 420 430 2 480 420 3 500 480 4 510 470 5 560 490 6 570 500 Таблица 2 Среднегодовая стоимость ОПФ, тыс.руб., х Товарная продукция, тыс. руб., у у у 420 430 176400 74088000 31116960000 180600 75852000 480 420 230400 11059200 53084160000 201600 96768000 500 480 250000 12500000 62500000000 240000 120000000 510 470 260100 13265100 67652010000 239700 122247000 560 490 313600 17561600 98344960000 274400 153664000 570 500 324900 18519300 105560010000 285000 162450000 3040 2790 1555400 80314000 418258100000 142130 730981000 Рассчитаем параметры a и решив систему: Получаем: Решив систему получим: ; Получаем уравнение: .
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
