рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
Вид работы: Лабораторные Работы
/
Лабораторная работа №2

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Лабораторная работа №2

Лабораторная работа №2 - Лабораторная Работа, раздел Математика, Матрица парных коэффициентов корреляции 1. Построить Множественное Уравнение Регрессии Зависимости Цены От 3 Характер...

1. Построить множественное уравнение регрессии зависимости цены от 3 характеристик (качества звучания, оснащения, объема памяти).

2. Анализ исходных данных производить согласно «Схемы построения множественного уравнения регрессии» (см. конспект лекций).

3.
Построение уравнения производить, используя пошаговую регрессию вперед. Выбрать модель регрессии для проведения прогноза. Сделайте выводы.

Порядок выполнения работы:

Построим множественное уравнение регрессии зависимости цены от 3 характеристик (качества звучания, оснащения, объема памяти).

Необходимо получить уравнение вида y=a₀+a₁*x₃+a₂*x₄+a₃*x₅,где x_3, x_4, x₅- факторные признаки, а a₀- свободный коэффициент, а a_1… a₃соответственно коэффициенты уравнения регрессии, которые и надо вычислить.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Матрица парных коэффициентов корреляции

На сайте allrefs.net читайте: Лабораторная работа №2...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Лабораторная работа №2

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Проверка значимости парных коэффициентов корреляции на основе t-критерия
Зависимость результативного признака «Цена» от признака X (i) 3

Построение уравнения многофакторной регрессии
5.1. пошаговый регрессионный анализ 5.2. МНК В модель многофакторной регрессии включаем только 2 признака - оснащение и объем памяти.

Стандартный (метод наименьших квадратов).
Результаты составной регрессии Подчиненный фактор цена,$ Умножение R 0,71074021 F = 16,33314 (коэффициент Фишера) R?= 0,50515165

Проверка значимости уравнения регрессии по F-критерию Фишера-Снедекера
Проведем проверку адекватности всей модели с помощью критерия Фишера-Снедекера и величины средней ошибки аппроксимации, величина средней ошибки аппроксимации не должна превышать 12-

Статистически значимое уравнение регрессии, содержащее статистически значимые параметры
В ходе проведенных исследований получено три множественных уравнения регрессии зависимости цены от трех факторных признаков: качества звучания, оснащения и объема памяти. Y (i)=