
- •1 Выполнение корреляционно-регрессионного анализа вручную
- •1.1 Исходные данные
- •1.2 Построение и визуальный анализ поля корреляции
- •1.3 Расчет параметров линейной регрессии
- •1.3.1 Парная линейная регрессия
- •1.3.2 Парная логарифмическая регрессия
- •1.3.3 Парная степенная регрессия
- •1.4 Определение коэффициента корреляции (корреляционного отношения) и средней относительной ошибки аппроксимации
- •1.5 Построение графиков линий парной регрессии
- •1.6 Проверка достаточности (репрезентативности выборки)
- •1.7 Оценка значимости коэффициента корреляции (корреляционного отношения)
- •1.8 Оценка значимости коэффициентов регрессии
- •1.9 Оценка значимости уравнения регрессии
- •2 Выполнение корреляционно-регрессионного анализа с помощью компьютера
- •3 Выполнение сравнительного анализа данных, полученныз вручную и с помощью компьютера
1.3.3 Парная степенная регрессия
Парная степенная регрессия описывается уравнением:
. (3)
Расчет ведем в табличной форме (таблица 4).
Находим вспомогательные коэффициенты:
Определяем коэффициенты уравнения регрессии:
Таким образом, получаем уравнение парной степенной регрессии для зависимости трудоемкости монтажа блоков от их массы:
Таблица 4 – Расчет парной степенной регрессии
№ наблюдения |
Независимая переменная |
Зависимая переменная |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
1 |
6,0 |
8,64 |
0,778 |
0,606 |
0,937 |
0,729 |
7,950 |
0,476 |
123,477 |
0,080 |
2 |
7,0 |
9,44 |
0,845 |
0,714 |
0,975 |
0,824 |
9,435 |
0,000 |
89,114 |
0,001 |
3 |
8,0 |
10,16 |
0,903 |
0,816 |
1,007 |
0,909 |
10,944 |
0,614 |
103,226 |
0,077 |
4 |
9,0 |
11,68 |
0,954 |
0,911 |
1,067 |
1,019 |
12,474 |
0,630 |
136,422 |
0,068 |
5 |
10,0 |
14,08 |
1,000 |
1,000 |
1,149 |
1,149 |
14,023 |
0,003 |
198,246 |
0,004 |
6 |
11,0 |
15,70 |
1,041 |
1,084 |
1,196 |
1,245 |
15,589 |
0,012 |
246,490 |
0,007 |
7 |
12,0 |
17,33 |
1,079 |
1,165 |
1,239 |
1,337 |
17,171 |
0,025 |
300,329 |
0,009 |
8 |
13,0 |
18,95 |
1,114 |
1,241 |
1,278 |
1,423 |
18,768 |
0,033 |
359,103 |
0,010 |
9 |
14,0 |
20,58 |
1,146 |
1,314 |
1,313 |
1,505 |
20,379 |
0,040 |
423,536 |
0,010 |
10 |
15,0 |
22,20 |
1,176 |
1,383 |
1,346 |
1,583 |
22,002 |
0,039 |
492,840 |
0,009 |
11 |
16,0 |
23,82 |
1,204 |
1,450 |
1,377 |
1,658 |
23,638 |
0,033 |
567,392 |
0,008 |
12 |
17,0 |
25,45 |
1,230 |
1,514 |
1,406 |
1,730 |
25,285 |
0,027 |
647,703 |
0,006 |
13 |
18,0 |
27,07 |
1,255 |
1,576 |
1,432 |
1,798 |
26,942 |
0,016 |
732,785 |
0,005 |
14 |
19,0 |
28,70 |
1,279 |
1,635 |
1,458 |
1,864 |
28,610 |
0,008 |
823,690 |
0,003 |
15 |
20,0 |
30,32 |
1,301 |
1,693 |
1,482 |
1,928 |
30,288 |
0,001 |
919,302 |
0,001 |
16 |
21,0 |
31,91 |
1,322 |
1,748 |
1,504 |
1,989 |
31,975 |
0,004 |
1018,248 |
0,002 |
Итого |
|
|
|
|
|
|
- |
|
|
|
216,0 |
316,03 |
17,629 |
19,848 |
20,165 |
22,690 |
- |
1,964 |
7181,903 |
0,299 |