- •Задание
- •Поле корреляции по исходным данным
- •Выявление и удаление аномальных наблюдений
- •Скорректированная выборка (34 наблюдений)
- •Описательная статистика
- •Модели парной регрессии
- •Гиперболическая
- •Расчетные формулы Коэффициент детерминации
- •Средняя ошибка аппроксимации
- •Коэффициент эластичности
- •Сравнительная характеристика моделей
- •Расчетные формулы для определения параметров регрессии и корреляции
- •Коэффициент регрессии (альтернативные формулы)
- •Результаты расчетов с помощью пакета “Анализ данных”
- •Матричные вычисления
- •Расчеты с помощью пакета statistica
- •Нелинейная функция регрессия с двумя слагаемыми
Результаты расчетов с помощью пакета “Анализ данных”
Стандартная ошибка |
6,5167 |
||
точечного прогноза y |
|
||
Нижняя доверительная |
113,741 |
||
граница прогноза |
|
|
|
Верхняя доверительная |
140,289 |
||
граница прогноза |
|
|
|
|
|
|
|
Матричные вычисления
Расчеты с помощью пакета statistica
Парная линейная регрессия
Поле корреляции и линия тренда
Парная нелинейная регрессия
Для гиперболической и обратной функций регрессии результаты, полученные пакетом STATISTICA, полностью совпадают с параметрами линеаризованных моделей регрессии, рассчитанных ранее с помощью функций Excel «ЛИНЕЙН».
Нелинейная функция регрессия с двумя слагаемыми
Исключение наблюдением Монте-Карло
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
За счет удаления точки (54,44; 100) коэффициент детерминации увеличивается с 0,762 до 0,7884 |
|
||||||||
За счет дальнейшего удаления точки (7,82; 90) коэффициент детерминации увеличивается до 0,7779. |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
