Практическая по регрессии и корреляции

Практические задания (дисциплина не указана, по тексту — регрессионный и корреляционный анализ):

Тема: Регрессионный и корреляционный анализ

Вариант: 23

Исходные данные: X = 10, 20, 30, 40, 50; Y = 245,28; 66,85; 18,22; 4,96; 1,35.

---

Задания по работе:

1. Построить линейную регрессионную модель Y = aX + b (рассчитать коэффициенты a и b по МНК).

2. Вычислить линейный коэффициент парной корреляции R.

3. Построить степенную регрессионную модель Y = B0 * X^B1 (выполнить линеаризацию через логарифмирование, найти B0 и B1).

4. Построить экспоненциальную регрессионную модель Y = B0 * e^(B1*X) (выполнить линеаризацию, найти B0 и B1).

5. Вычислить индексы корреляции для нелинейных моделей (степенной и экспоненциальной), сравнить их с линейным коэффициентом корреляции.

6. Определить наилучшую модель (на основе индекса корреляции).

---

Вопросы для проверки (ПР №1):

1. Запишите вид парной линейной регрессии. Дайте определение всем входящим в нее элементам.

2. В чем суть метода наименьших квадратов?

3. Дайте интерпретацию параметров b1 и b0 линейной модели. Покажите их графическое представление.

4. Что оценивает линейный коэффициент корреляции?

5. Приведите примеры нелинейных моделей по объясняющей переменной x.

6. Что понимается под линеаризацией нелинейной модели?

7. Каким показателем характеризуется теснота связи факторов для нелинейной модели? Каковы свойства этого показателя?Показать/скрыть дополнительное описание