183647 (629895), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Коэффициент детерминации низкий поэтому модель не адекватна.

Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы:

Численные коэффициенты функции регрессии

X2i	Yi	X2i²	X2i Yi	Yi ²	Yi p	(Yi p -y)²	(Yi -y)²
138	140	19044	19320	19600	137,5802	7,127725	0,0625
139	138	19321	19182	19044	138,5088	3,031641	5,0625
157	158	24649	24806	24964	155,224	224,2202	315,0625
142	144	20164	20448	20736	141,2947	1,091391	14,0625
144	142	20736	20448	20164	143,1519	8,421225	3,0625
136	134	18496	18224	17956	135,723	20,49389	39,0625
122,5	122	15006,25	14945	14884	123,1866	291,1588	333,0625
128	125	16384	16000	15625	128,294	142,9452	232,5625
119	124	14161	14756	15376	119,9365	412,64	264,0625
142	138	20164	19596	19044	141,2947	1,091391	5,0625
159	157	25281	24963	24649	157,0812	283,29	280,5625
164	161	26896	26404	25921	161,7243	461,1463	430,5625
1690,5	1683	240302,3	239092	237963		1856,658	1922,25
Среднее значение	140,25

Коэффициенты регрессии — сдвиг а₀ и наклон а₁ прямой у:

a0=	9,430782
a1=	0,928619

Коэффициент детерминации r²=0,965877.

Коэффициент детерминации высокий, поэтому модель адекватна и можно делать прогноз.

Прогноз на три шага вперед y13=120.9, y14=154.3, y15=142.2.

Численные коэффициенты функции регрессии для первой зависимости, представляем расчеты виде таблицы:

Численные коэффициенты функции регрессии

X3i	Yi	X3i²	X3i Yi	Yi ²	Yi p	(Yi p -y)²	(Yi -y)²
134	140	17956	18760	19600	135,8979	18,94079	0,0625
128	138	16384	17664	19044	131,1502	82,80727	5,0625
168	158	28224	26544	24964	162,8018	508,5838	315,0625
147	144	21609	21168	20736	146,1847	35,22048	14,0625
146	142	21316	20732	20164	145,3934	26,4545	3,0625
140	134	19600	18760	17956	140,6456	0,156535	39,0625
132	122	17424	16104	14884	134,3153	35,22048	333,0625
135	125	18225	16875	15625	136,6892	12,67937	232,5625
125	124	15625	15500	15376	128,7763	131,6463	264,0625
126	138	15876	17388	19044	129,5676	114,1144	5,0625
143	157	20449	22451	24649	143,0195	7,670238	280,5625
150	161	22500	24150	25921	148,5586	69,03215	430,5625
1674	1683	235188	236096	237963		1042,526	1922,25
Среднее значение	140,25

Коэффициенты регрессии — сдвиг а₀ и наклон а₁ прямой у:

a0=	29,86486
a1=	0,791291

Коэффициент детерминации r²=0,542347.

Коэффициент детерминации низкий, поэтому модель не адекватна.

Задача

Санаторный комплекс ежегодно заключает с пекарней договор на выпечку хлеба сорта С₁. Чтобы полностью использовать свои производственные мощности пекарня также выпекает хлеб сорта С₂, который пускает в свободную продажу. В таблице приведены данные выпуска хлеба (тыс. шт.) пекарней за последний год

Проанализируйте график исходных данных и постройте регрессионную модель функции производственных возможностей пекарни. Проверьте удовлетворительность модели и сделайте прогноз выпуска хлеба С₂, если санаторный комплекс сделает заказ хлеба С₁ 3 тысячи булок.

Решение

Рис. 4 - График исходных данных

Характеристики

Список файлов курсовой работы