Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Определение корреляционной зависимости между рядами наблюдений (Регрессионный анализ данных). Задача. В таблице №1 приведены длины сторон измеренные светодальномером, и их истинные ошибки = . Вычислить оценку коэффициента корреляции между приведенными величинами и определить его значимость и надежность; Получить уравнение регрессии (формулу прогнозов) и оценить точность регрессии; Сделать вывод. Таблица 1 №№п/п i x i ,(км) yi ,(см) №№п/п i x i ,(км) yi ,(см)i 1 7.2 5.5 11 6.2 5.0 2 9.4 6.5 12 8.5 5.0 3 8.7 7.0 13 6.5 6.5 4 7.6 4.5 14 2.0 2.0 5 5.8 2.5 15 5.3 5.0 6 3.0 3.5 16 8.5 5.0 7 3.5 2.5 17 4.5 2.5 8 8.1 6.0 18 6.7 4.0 9 7.2 7.0 19 4.7 3.0 10 5.7 5.5 20 7.5 5.5 План выполнения задания. Построить поле корреляции (точечную диаграмму), изобразив в прямоугольной системе координат точки с координатами, соответствующими каждой паре наблюдений На основании поля корреляции сделать предположение о наличии между случайными величинами X и Y корреляционной зависимости и о форме этой зависимости (линейная или нелинейная). Вычислить оценки математических ожиданий случайных величин X и Y - средние арифметические и . Вычислить оценки средних квадратических отклонений и . Вычислить оценку коэффициента корреляции - выборочный коэффициент корреляции. Проверить гипотезу о не значимости коэффициента корреляции. Оценить надежность коэффициента корреляции (критерий Фишера). Получить уравнение регрессии случайной величины Y на X. Нанести прямую линию регрессии на график. Оценить точность регрессии. Выполнить точечную и интервальную оценку точности параметров уравнения регрессии. Сделать общий вывод по результатам анализа.
Нужна помощь по теме или написание схожей работы? Свяжись напрямую с автором и обсуди заказ.
В файле вы найдете полный фрагмент работы доступный на сайте, а также промокод referat200 на новый заказ в Автор24.