20.Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 22 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (1,69; 4,31) с вероятностью 0,95
— (-0,49;6,49) с вероятностью 0,95
— (-1,76; 7,76) с вероятностью 0,99
— (1,23; 4,77) с вероятностью 0,99
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 24 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (2,46;11,54) с вероятностью 0,99
— (2,50; 11,50) с вероятностью 0,99
— (6,36; 7,64) с вероятностью 0,90
— (3,68; 10,32) с вероятностью 0,95
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 20 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (2,27;3,73) с вероятностью 0,90
— (2,14;3,86) с вероятностью 0,95
— (2,28; 3,72) с вероятностью 0,99
— (1,85; 4,15) с вероятностью 0,99
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 15 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (0,20;9,80) с вероятностью 0,95
— (0,05;9,95) с вероятностью 0,99
— (1,17; 8,83) с вероятностью 0,90
— (0,35; 9,65) с вероятностью 0,95
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 18 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (-3,42;-0,58) с вероятностью 0,95
— (-3,7;-0,3) с вероятностью 0,99
— (-3,21; -0,79) с вероятностью 0,90
— (-3,56; -0,44) с вероятностью 0,95
25.Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 16 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (-4,80;-1,2) с вероятностью 0,99
— (-4,36;-1,64) с вероятностью 0,95
— (-3,98; -2,02) с вероятностью 0,90
— (-4,96; -1,04) с вероятностью 0,99
Пусть имеется уравнение парной регрессии:
,
построенное
по 14 наблюдениям. При этом 
.
Доверительный интервал для коэффициента
регрессии в этой модели имеет вид:
+ (-16,72; 0,72) с вероятностью 0,95
— (-17,32; 1,32) с вероятностью 0,99
— (-16,13; 0,13) с вероятностью 0,90
— (-15,76; -0,24) с вероятностью 0,90
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,552
—0,575
—0,439
—0,648
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,360
—0,384
—0,247
—0,456
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,405
—0,428
—0,292
—0,501
30.Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства X, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,448
—0,564
—0,356
—0,621
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 20 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,491
—0,425
—0,379
—0,531
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 18 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,327
—0,425
—0,517
—0,369
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 25 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,373
—0,321
—0,415
—0,512
Уравнение регрессии потребления материалов y от объема производства x, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид:
В скобках – фактическое значение t – критерия. Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:
+0,675
—0,519
—0,631
—0,620