Построить логарифмическое уравнение регрессии

Логарифмическое уравнение парной регрессии .
Таблица 2
y у2 (y-ŷх)2 (y-ycp)2 A
1 3,970 28 15,763 784 111,168 38,69 114,19 57,76 0,382
2 3,466 26 12,011 676 90,109 28,09 4,37 92,16 0,080
3 4,143 34 17,166 1156 140,867 42,32 69,15 2,56 0,245
4 3,738 34 13,970 1156 127,081 33,80 0,04 2,56 0,006
5 3,689 33 13,608 1089 121,733 32,78 0,05 6,76 0,007
6 3,932 49 15,459 2401 192,659 37,88 123,69 179,56 0,227
7 3,829 34 14,658 1156 130,174 35,71 2,93 2,56 0,050
8 3,466 30 12,011 900 103,972 28,09 3,65 31,36 0,064
9 3,871 36 14,986 1296 139,363 36,61 0,37 0,16 0,017
10 4,127 52 17,033 2704 214,611 41,98 100,40 268,96 0,193
Сумма 38,230 356,000 146,667 13318 1371,737 355,94 418,843 644,400 1,270
Среднее 3,823 35,600 14,667 1332 137,174 35,59 41,884 64,440 0,1270
b=yX-yXx2-x2=137.174-35.60*3.823*35,614.667-3.8232=21.00
a=y-bX=35.60-3.823*21=-44.69
Уравнение логарифмической регрессии будет иметь вид:
у = -44,69+21,00lnx
Вычислить индекс парной корреляции по формуле:
pxy=1-(y-yx)2(y-y)2=1-418,843644,400=0,592
Определим среднюю ошибку аппроксимации. 
А=1n*y-yy*100%=12.70%
Проверим значимость всего уравнения регрессии. 
Оценку статистической значимости уравнения регрессии в целом проведем с помощью F‒критерия Фишера