Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.
Аннотация к работе
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации. Оценить статическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F - критерия Фишера и t - критерия Стьюдента.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал. ? не превышает 8-10%. уравнение регрессия корреляция аппроксимация Табличное значение критерия Фишера определим используя функцию MS Excel "FPACПОБР", ЗАДАВАЯ ПАРАМЕТРЫ k1 = 1, k2 = n - 2 = 12 - 2 = 10, вероятность = 0,05 Табличное значение критерия Стьюдента можно определить используя функцию MS Excel "СТЬЮДРАСПОБР", задавая параметры k = 10, вероятность = 0,05. Фактические значения t-статистики превосходят табличное значение: ta = 4,7 ттаб = 2,23 tb =6,8 ттаб =2,23 trxy = 6,8 ттаб =2,23, поэтому параметры a , b и rxy являются статистически значимыми для уравнения регрессии.