Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Анализируется множественная нелинейная регрессия: где Y – цена дома у.е. (объясненное значение); X1 – площадь дома; X2 – количество спален; X3 – наличие бассейна (0 = нет, 1 = есть); X4 – наличие прекрасного вида (0 = нет, 1 = есть); корреляция между коэффициентами β1 и β2 равна 0,401; все остальные коэффициенты попарно независимы. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии составили: SE(β0) = 3,698 SE(β1) = 0,303 SE(β2) = 0,009 SE(β3) = 0,062 SE(β4) = 0,067 SE(β3×4) = 0,023 Какое изменение цены дома предсказывает эта регрессия, если площадь дома увеличилась на 14% и количество спален уменьшилось на 3. Постройте 95% доверительный интервал для предсказанного изменения цены в этом случае.
ΔlnY = 0,085 или ΔY% = 0,9185, [–0,1953; 0,0253] или [82,26%; 102,56%].
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.