Висновки

У даній лабораторній роботі було:

- розглянуто поняття регресійної моделі;

- наведено приклад побудови регресійної моделі для конкретного випадку;

- висвітлено основи перевірки можливості використання моделі.

4.5 Контрольні запитання

1. Що таке регресійна модель?

2. Яка різниця між простою та множинною регресією?

3. Що показує коефіцієнт детермінації?

4. Що таке залишок?

5. Як проаналізувати можливість використання моделі?

ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ

1. Бірюкова Л.Г., Бобрик Г.І., Єрмаков В.І. Теорія ймовірностей та математична статистика. – К:ІНФРА-М, 2008.

2. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблиці математичної статистики. – М.: Наука, 1983.

3. Ймовірність та математична статистика. Енциклопедія / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. – М.: Изд-во «Большая Российская Энциклопедия», 1999.

4. Вальд А. Послідовний аналіз, пер. с англ. – М.: Физматгиз, 1960.

5. Ширяєв А.Н. Статистичний послідовний аналіз. Оптимальні правила зупинки. – М.: Наука, 1976.

6. Гнеденко Б.В. Курс теорії ймовірностей. Вид. 6-е. – М: Наука, 1988.

7. Радюк Л.Е., Терпугов А.Ф. Теорія ймовірностей та випадкові величини. – Томск: Изд-во ТГУ, 1988.

8. Вентцель Е.С. Теорія ймовірностей. – М: Наука, 1969.

9. Терпугов А.Ф. Математична статистика (конспект лекцій). – Томск: Видавництво ТГУ, 1974.

10. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. – Статистичний аналіз та обробка даних в середовищі WINDOWS. – М.: "Філін", 2007. – 608 с.

11. Сигел Е. Практична бізнес-статистика. – СПб.: Видавничий дім ВІЛЬЯМС, 2002. – 1056 с.

12. Гайдишев І. Аналіз і обробка даних: спеціальний довідник. – СПб: Пітер, 2001. – 752 с.

13. Мейдоналд Дж. Розрахункові алгоритми в прикладній статистиці, 1988. – 405 с.

14. Тюрин Ю.Н,. Макаров А.А. Статистичний аналіз даних. – К.: Інфра- М, 1997. – 528 с.