Основы научных исследований

Вариант задания прикреплен в файле Excel. Выполнять так-же в нём. Так-же прикрепляю методичку по выполнению заданий.

Для проведения регрессионного анализа и прогнозирования необходимо:

1)      построить график исходных данных и попытаться зрительно, приближенно определить характер зависимости;

2)      выбрать вид функции регрессии, которая может описывать связь исходных данных;

3)      определить численные коэффициенты функции регрессии методом наименьших квадратов;

4)      оценить силу найденной регрессионной зависимости на основе коэффициента детерминации ;

5)      сделать прогноз (при ) или сделать вывод о невозможности прогнозирования с помощью найденной регрессионной зависимости. При этом не рекомендуется использовать модель регрессии для тех значений независимого параметра X, которые не принадлежат интервалу, заданному в исходных данных.