Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Разработка матрицы парных коэффициентов.
Для определения средней ошибки аппроксимации рассчитаем значения по уравнению регрессии и определим относительные ошибки аппроксимации эмпирического распределения прямой линией уравнения регрессии, т. е заполним две нижние строки таблицы. Значимость уравнения регрессии в целом можно оценить с помощью F-критерия Фишера: Табличное значение F-критерия при и числе степеней свободы составляет Fтабл (0,05;14;1)=4,6 (см.приложение1) ,т к , то уравнение регрессии незначимо и для прогнозных целей использоваться не может. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение: Параметры уравнения регрессии: Выполнив по этому уравнению расчеты при заданных в условии x, заполним третью и четвертую строки таблицы t-критерии параметров: Поскольку табличное значение t-критерия t (0,05; 14) = 2,145 больше наблюдаемых t-критериев, то все параметры уравнения незначимы за исключением ta и их оценки не позволяют использовать уравнение для прогноза (поэтому в задании не выполняются). Дисперсии и среднеквадратические отклонение: Парные коэффициенты корреляции: Стандартизированное уравнение регрессии имеет вид: Т. о стандартизированное уравнение: Параметры уравнения регрессии в естественной форме запишутся: Тогда естественная форма уравнения регрессии имеет вид: По этому уравнению выполнены расчеты величины при заданных x1 и x2, и определены относительные отклонения от y (расчеты в таблице).
План
СОДЕРЖАНИЕ
Задание 1
Задание 2
Задание 3
Задание 4
Список литературы
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
