Спосіб 2. Побудова графіка та застосування контекстного меню 6 страница

Зразок

Звіт з лабораторної роботи № 1 на тему " Парна лінійна регресія "

Виконав : студент групи № ____ ____ прізвище, ім'я________ .

Перевірив : викладач ____ прізвище, ініціали .

№	x	y	xy	x ²	y ²	y _teor	(y-y _t)²	(y-y _s)²	(x-x _s) ²	dy	y _t-dy	y _t+dy	K _el
	4,5	8,1	36,45	20,25	65,61	12,60	20,29	62,21	3,29	3,74	8,86	16,35	0,67
	4,5	13,4	60,30	20,25	179,56	12,60	0,63	6,70	3,29	3,74	8,86	16,35	0,67
	5,2	13,5	70,20	27,04	182,25	13,91	0,17	6,19	1,24	2,73	11,18	16,64	0,70
	5,4	15,4	83,16	29,16	237,16	14,28	1,24	0,35	0,83	2,48	11,81	16,76	0,71
	5,7	15,2	86,64	32,49	231,04	14,84	0,13	0,62	0,38	2,16	12,68	17,00	0,72
	5,8	17,6	102,08	33,64	309,76	15,03	6,60	2,60	0,26	2,07	12,96	17,11	0,72
	6,1	16,2	98,82	37,21	262,44	15,59	0,37	0,05	0,05	1,90	13,69	17,49	0,73
	6,3	17,1	107,73	39,69	292,41	15,96	1,29	1,24	0,00	1,86	14,10	17,82	0,74
	6,4	17,8	113,92	40,96	316,84	16,15	2,72	3,29	0,01	1,87	14,28	18,02	0,74
	6,7	18,3	122,61	44,89	334,89	16,71	2,53	5,35	0,15	1,99	14,73	18,70	0,75
	6,9	11,4	78,66	47,61	129,96	17,08	32,31	21,05	0,35	2,14	14,95	19,22	0,75
	7,2	19,5	140,40	51,84	380,25	17,64	3,44	12,34	0,79	2,45	15,20	20,09	0,76
	7,2	19,8	142,56	51,84	392,04	17,64	4,65	14,54	0,79	2,45	15,20	20,09	0,76
	7,5	20,4	153,00	56,25	416,16	18,20	4,82	19,47	1,41	2,83	15,38	21,03	0,77
	7,8	10,4	81,12	60,84	108,16	18,76	69,95	31,22	2,21	3,25	15,51	22,01	0,78
	7,8	21,7	169,26	60,84	470,89	18,76	8,62	32,63	2,21	3,25	15,51	22,01	0,78
Сума		255,8	1646,9	654,80	4309,42	255,8	159,77	219,82	17,24
Середнє	6,31	15,99	102,93	40,93	269,34
	Квадратичні відхилення
	1,04	3,71
	Коефіцієнт кореляції r
I спосіб	0,52		ІІ спосіб	0,52
	Коефіцієнт детермінації r ²0,27
		Знаходження оцінок параметрів рівняння регресії a, b
І спосіб(за функцією LINEST)	ІІ спосіб(розв'язування системи нормальних рівнянь)
	b	a				101,0		255,80
	1,87	4,21		A	101,0	654,8	B	1646,9
похибки	0,81	5,21
R ²	0,27	3,38		Aobern	2,37	-0,37	a=	4,21
F _rozr	5,26				-0,37	0,06	b=	1,87
відхилення	60,05	159,77
Оцінка адекватності моделі з ймовірністю p=0,95
R ²	0,27	k ₁
Frozr	5,26	k ₂
		Ftabl	4,60
Статистична оцінка вірогідності коефіцієнтів
кореляції r				регресіїb
mr	0,19	k		syx	3,51	t _rozr	2,21
t _rozr	1,41	t _tabl	2,14	mb	0,84

		Прогноз показника
Точковий			Інтервальний
xpr	6,40		tpn	2,12
ypr	16,15		dy	1,93
			ypr-dy	14,22
			ypr+dy	18,08




		Висновки
1. Зв'язокміж прибутком та інвестиціями єпомітним
2. Коефіцієнт регресії b=1,87показує, що при збільшенні інвестицій на 1 тис.у.о. середнє значення прибутку буде збільшуватися на 1,87 тис.у.о.
3. Вільний член рівняння регресії а=4,21економічного змісту не має.
4. Оскільки Frozr>Ftabl, то з надійністю р=0,95 можна вважати, щомодель адекватнавихідним даним
5. Оскільки trozr<ttabl (1,41<2,14), токоефіцієнт кореляціїє статистичноневірогіднимзр =0,95
6. Оскільки trozr>ttabl (2,21>2,14), то вибірковийкоефіцієнт регресіїє статистичновірогіднимз р=0,95
7. З ймовірністю р=0,95 можна вважати, що реальне значення прибутку буде знаходитись в межах від 14,22 до 18,08 тис.у.о. при інвестиціях 6,4 тис.у.о.

Додаток 8

Зразок Звіт з лабораторної роботи № 2 на тему " Множинна лінійна регресія "

№	Y	X ₁	Х ₂	Х ₃		X ₁	Х ₂	Х ₃		Y	Y _teor	(Y-Y _teor) ²	(Y-Y _ser) ²
	75,59	20,36	13,77	13,5		20,36	13,77	13,5		75,59	110,10	1190,78	800,32
	60,31	12,07	11,05	13,8		12,07	11,05	13,8		60,31	71,62	127,81	1898,34
	65,61	10,98	11,9	12,6		10,98	11,9	12,6		65,61	75,56	98,98	1464,59
	81,02	17,04	12,8	13,9		17,04	12,8	13,9		81,02	96,24	231,53	522,58
	70,61	12,42	12,4	12,1		12,42	12,4	12,1		70,61	81,76	124,32	1106,89
	75,69	11,98	12,7	18,2	X	11,98	12,7	18,2	Y	75,69	93,77	326,71	794,68
	82,62	12,15	14,4	14,7		12,15	14,4	14,7		82,62	103,85	450,61	451,99
	103,66	15,75	13,9	14,2		15,75	13,9	14,2		103,66	104,59	0,86	0,05
	96,68	12,3	14,5	13,9		12,3	14,5	13,9		96,68	103,70	49,33	51,84
	102,68	10,5	14,7	12,6		10,5	14,7	12,6		102,68	100,33	5,51	1,44
	110,36	10,51	14,8	11,9		10,51	14,8	11,9		110,36	100,12	104,95	41,99
	99,34	18,42	7,9	10,6		18,42	7,9	10,6		99,34	48,38	2596,56	20,61
	116,38	10,54	15,9	13,3		10,54	15,9	13,3		116,38	112,52	14,91	156,25
	130,42	16,37	16,2	14,4		16,37	16,2	14,4		130,42	126,99	11,75	704,37
	145,59	12,97	16,8	12,7		12,97	16,8	12,7		145,59	123,90	470,60	1739,72
	135,55	12,78	17,5	14,8		12,78	17,5	14,8		135,55	133,42	4,55	1002,99
	152,71	15,6	17,9	15,4		15,6	17,9	15,4		152,71	142,86	97,02	2384,37
	165,02	11,72	16,8	23,9		11,72	16,8	23,9		165,02	140,15	618,43	3738,10
Середнє	103,88										Сума	6525,21	16881,1

ЗНАХОДЖЕННЯ КОЕФІЦІЄНТІВ РІВНЯННЯ МНОЖИННОЇ ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ

I спосіб Розв'язування системи нормальних рівнянь


X ^T	20,36	12,07	10,98	17,04	12,42	11,98	12,15	15,75	12,3	10,5	10,51	18,42	10,54	16,37	12,97	12,78	15,6	11,72
	13,77	11,05	11,9	12,8	12,4	12,7	14,4	13,9	14,5	14,7	14,8	7,9	15,9	16,2	16,8	17,5	17,9	16,8
	13,5	13,8	12,6	13,9	12,1	18,2	14,7	14,2	13,9	12,6	11,9	10,6	13,3	14,4	12,7	14,8	15,4	23,9

		244,46	255,92	256,5		1869,8		4,7266	-0,1294	-0,1316	-0,0732		b ₀	-72,581
X ^TX = A	244,46	3467,231	3446,771	3460,915	X ^TY = B	25343,7	A ^-1	-0,1294	0,0072	0,0017	0,0005	A ^-1B =	b ₁	1,703
	255,92	3446,771	3746,965	3697,405		27609,0		-0,1316	0,0017	0,0114	-0,0038		b ₂	9,140
	256,5	3460,915	3697,405	3798,93		27304,7		-0,0732	0,0005	-0,0038	0,0084		b ₃	1,641

ІІ спосіб Застосування функції LINEST

	b ₃	b ₂	b ₁	b ₀	Множинний коефіцієнт детермінації
	1,641	9,140	1,703	-72,581		R ²=	0,613
	1,974	2,308	1,833	46,936	Множинний коефіцієнт кореляції
R ²	0,613	21,589	#Н/Д	#Н/Д		R =	0,783
F _rozr	7,406		#Н/Д	#Н/Д	Оцінка моделі на адекватність до вихідних даних
	10355,922	6525,210	#Н/Д	#Н/Д	Frozr	7,406	Ftabl (k1=3, k2=14, p=0,95) = 5 , 5 6

ІІІ спосіб Застосування модуля REGRESSION

<9 10 11 12 131415 >

Дата добавления: 2016-03-15; просмотров: 529;