Работает на платформе
Digiseller
Digiseller
1. Найти параметры уравнения линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов (МНК). 2. Составить уравнение линейной регрессии , используя матричный метод. 3. Вычислить коэффициент корреляции и оценить полученное уравнение регрессии. 4. Вычислить коэффициент детерминации и оценить качество выбранного уравнения регрес-сии. 5. Вычислить среднюю ошибку аппроксимации. 6. Оценить статистическую значимость линейной регрессии с помощью F-критерия Фишера. 7. Оценить статистическую значимость параметров уравнения линейной регрессии (a и b) и коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента. 8. Построить доверительные интервалы для параметров уравнения линейной регрессии (a и b) при уровне значимости α = 0,05. Имеются данные по десяти заводам одной отрасли промышленности об уровнях энерговооруженности труда Х (тыс. кВт/ч) и об уровне производительности труда одного рабочего в год Y (тыс. шт. изд.): X 9,4 6,0 6,1 7,2 6,8 9,4 10,5 11,4 11.5 12,1 Y 5 2 7 4 6 5 7 8 9 8