Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи
.pdf
Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии.
Оценить тесноту связи с помощью выборочных коэффициентов корреляции и детерминации.
Проверить значимость выборочного коэффициента корреляции и параметров линейной модели при уровне значимости α = 0,05.
Дать с помощью среднего коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи факторного признака с результативным.
Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.
Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера.
Сделать выводы.
Исследуйте зависимость числа поврежденных плодов (Y, %) от
урожая (X, кг.)
99 X 501 554 603 529 651 608 523 557 625 486 491 638
Y 14,0 21,2 17,1 12,2 13,5 23,3 23,1 21,4 24,7 11,8 16,3 20,1
Нужно полное решение этой работы?
Решение
Корреляционное поле показано на рис. 7. Выдвигаем гипотезу о линейной,
положительной связи между величинами.
Система уравнений для коэффициентов линейной регрессии по методу
наименьших квадратов имеет вид
a Σ x2 + b Σ x = Σ x y
a Σ x + n b = Σ y.
Найдем коэффициенты a и b.
a=n x y-xynx2-x2=12∙1,245∙105-6766∙218,712∙3,854∙106-67662=0,03
b=1ny-ax=112218,7-0,03∙6766=1,176.
Уравнение линейной регрессии
Y = a X + b = 0.03 X + 1,176.
График линии регрессии показан на рис. 7.
Рис. 7
Выборочный коэффициент корреляции
r=xy-n xвyвn sxsy,
r=1,245∙105-12 563,8 18,212 56, 8 4,44=0,346.
Коэффициент детерминации
R = r2 = 0,149.
Таким образом, между X и Y имеется слабая положительная связь.
Проверим значимость коэффициента корреляции
Tнабл=rn-11-r2=0,38612-11-0,3862=1,388.
По таблице квантилей распределения Стьюдента определим
Ттабл = t1-α2n-2= 2,23 (n – 2) = 22,3.
Поскольку Tнабл < T табл , то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции
. Другими словами, коэффициент корреляции статистически не значим.
Вычислим стандартную ошибку параметра а.
μa=yi-y2n-2xi-x2=0,025.
Найдем значение t-статистики для параметра a
ta=aμa=1,222.
ta < tтабл = 2,23.
Коэффициент а статистически не значим.
Вычислим стандартную ошибку параметра b.
μb=yi-y2xi2n-2nxi-x2=14,02.
Найдем значение t-статистики для параметра b
tb=bμb=0,084.
tb < tтабл = 2,23.
Коэффициент b статистически не значим.
Найдем средний коэффициент эластичности
эYX=axa∙x+b=0,935