Задание
1. Построить корреляционное поле, сделать предположение о форме связи между переменными.
2. Найти уравнение линейной регрессии. Интерпретировать параметр b.
3. Построить эмпирическую и теоретическую линию регрессии.
4. Оценить тесноту и направление связи между переменными с помо-щью коэффициента корреляции;
5. Оценить статистическую значимость:
- Параметров регрессии
- Коэффициента корреляции
- Уравнения в целом
6. Оценить качество модели с помощью средней ошибки аппроксима-ции
7. Найти прогнозное значение Y при увеличении прогнозного значения X на 10% от своего среднего значения.
После выполнения всех пунктов выполнить команду ДанныеАнализ данныхРегрессия. Сверить полученные данные, рассчитанные вручную, с автоматическим расчётом.
Исходные данные (вариант 7)
Среднедневная заработная плата одного работающего, тыс. руб.
Х Среднедневные расходы на покупку продовольственных товаров (тыс. руб.), У
4 2,5
5 3
3,5 2,2
7 4
6 3,5
4,5 3,2
5,5 3,2
8 4,5
5,5 3,1
4 2,6
Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2022 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
Объем работы 14 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.