Матрица исходных данных

№ п/п	НАИМЕНОВАНИЕ ХОЗЯЙСТВА	Урожай-ность, ц/га У	Качест- во паш- ни, балл Х1	Доза внесения мин.удобрений ц д.в. на 1 га пашни Х2
1	им. Чкалова Грачевский район	2 6,3	52	0,84
2	Им. Калинина Грачевский район	29,2	49	1,03
3	“Правда” Изобильненский район	31,2	73	0,82
4	“Путь Ленина” Изобильненский район	26,9	67	1,31
5	“Баклановский” Изобильненский район	29,3	69	1,48
6	им. Чапаева Кочубеевский район	43,0	77	2,28
7	им. Октябрьской революции Кочубеевский район	34,5	70	1,64
8	им. Балахонова Кочубеевский район	30,5	60	1,09
9	им. Ленина Шпаковский район	27,9	55	1,11
10	Им. Ворошилова Шпаковский район	26,8	46	1,04
11	им. Чапаеве Шпаковский район	30,2	62	1,44
12	им. К. Маркса Новоалександровский район	34,1	77	1,64
13	им. Ворошилова Новоалександровский район	33,7	77	1,90
14	“Дружба” Новоалександровский район	34,1	78	2,20
15	им. Ленина Новоалександровский район	33,5	72	1,99

В разделе “Исходные данные для регрессионного анализа” приводится матрица наблюдений с указанием числа наблюдений и числа переменных. Печати исходных данных производится с точностью 0,001. Сравнивая, отпечатанные значения и с таблицей исходных данных проверяют правильность ввода информации в ЭВМ.

раздел “Корреляционно-регрессионный анализ” включает в себя “матрицу корреляций” для парных линейных коэффициентов отпечатанных с точностью 0,001, по которой производится изучение наличия мультиколлинеарности и уточнение набора факторов в модели (методику см. в разделе 8.3).

Таблица 16

Исходные данные для регрессионного анализа

Число наблюдений = 15		Число переменных = 3
Матрица наблюдений
26,300	52,000		0,840
29,200	49,000		1,030
31,200	73,000		0,820
26,900	67,000		1,310
29,300	69,000		1,480
43,000	77,000		2,280
34,500	70,000		1,640
30,500	60,000		1,090
27,900	55,000		1,110
26,800	46,000		1,040
30,200	62,000		1,440
34,100	77,000		1,640
33,700	77,000		1,900
34,100	78,000		2,200
33,500	72,000		1,990

В разделе “Статистические характеристики” с точностью 0,00001 представлены основные показатели, дающие возможность построения конкретной корреляционной модели. Здесь для каждого фактора (номера переменной) вычислены средние значения за изучаемый период, a также соответствующие средние квадратические отклонения. По этим показателям можно дать характеристику колеблемости, каждого фактора, рассчитав коэффициенты вариаций.

или

где - среднее квадратическое отклонение; или - средние значения соответствующих факторов.

Таблица 17