Группа # 1 Вариант # 1

Задание №1

По данным, приведенным ниже определить статистические

характеристики X и Y и построить уравнение регрессии

Y=A*X+B. Наложить прямую регрессии на поле рассеива-

ния.

X Y X Y X Y X Y X Y

0.121 2.148 0.946 3.112 0.825 2.808 0.314 2.357 0.527 2.886

Задача 4.. По 20 предприятиям региона изучается зависимость

выработки продукции на одного работника У (тыс. руб.) от ввода в

действие новых основных фондов Х₁ (% от стоимости фондов на конец

года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей

численности рабочих Х₂ (%) ( Р₁ – число букв в полном имени,

Р₂ – число букв в фамилии)

№ У Х₁ Х₂ № У Х₁ Х₂

1 7,0 3,6+ 1 0,1 Р₁ 11,0 11 9,0 6,0+ 2 0,1Р2 21,0

2 7,0 3,7 13,0 12 11,0 6,4 22,0

3 7,0 3,9 15,0 13 9,0 6,9 22,0

1. Построить линейную модель множественной регрессии.

Группа # 1 Вариант # 2

Задание №1

По данным, приведенным ниже определить статистические

характеристики X и Y и построить уравнение регрессии

Y=A*X+B. Наложить прямую регрессии на поле рассеива-

ния.

X Y X Y X Y X Y X Y

0.736 2.912 0.500 2.730 0.823 2.823 0.066 2.343 0.784 2.810

Задача 4.. По 20 предприятиям региона изучается зависимость

выработки продукции на одного работника У (тыс. руб.) от ввода в

действие новых основных фондов Х₁ (% от стоимости фондов на конец

года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей

численности рабочих Х₂ (%) ( Р₁ – число букв в полном имени,

Р₂ – число букв в фамилии)

№ У Х₁ Х₂ № У Х₁ Х₂

1 7,0 3,6+ 1 0,1 Р₁ 11,0 11 9,0 6,0+ 2 0,1Р2 21,0

2 7,0 3,7 13,0 12 11,0 6,4 22,0

3 7,0 3,9 15,0 13 9,0 6,9 22,0

Требуется:

1. Построить линейную модель множественной регрессии.

Группа # 1 Вариант # 3

Задание №1

По данным, приведенным ниже определить статистические

характеристики X и Y и построить уравнение регрессии

Y=A*X+B. Наложить прямую регрессии на поле рассеива-

ния.

X Y X Y X Y X Y X Y

0.630 3.022 0.761 3.127 0.901 3.008 0.898 2.827 0.116 2.334

Задача 4.. По 20 предприятиям региона изучается зависимость

выработки продукции на одного работника У (тыс. руб.) от ввода в

действие новых основных фондов Х₁ (% от стоимости фондов на конец

года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей

численности рабочих Х₂ (%) ( Р₁ – число букв в полном имени,

Р₂ – число букв в фамилии)

№ У Х₁ Х₂ № У Х₁ Х₂

1 7,0 3,6+ 1 0,1 Р₁ 11,0 11 9,0 6,0+ 2 0,1Р2 21,0

2 7,0 3,7 13,0 12 11,0 6,4 22,0

3 7,0 3,9 15,0 13 9,0 6,9 22,0

1. Построить линейную модель множественной регрессии.

Группа # 1 Вариант # 4

Задание №1

По данным, приведенным ниже определить статистические

характеристики X и Y и построить уравнение регрессии

Y=A*X+B. Наложить прямую регрессии на поле рассеива-

ния.

X Y X Y X Y X Y X Y

0.584 2.708 0.870 3.071 0.365 2.494 0.733 2.739 0.959 3.047

Задача 4.. По 20 предприятиям региона изучается зависимость

выработки продукции на одного работника У (тыс. руб.) от ввода в

действие новых основных фондов Х₁ (% от стоимости фондов на конец

года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей

численности рабочих Х₂ (%) ( Р₁ – число букв в полном имени,

Р₂ – число букв в фамилии)

№ У Х₁ Х₂ № У Х₁ Х₂

1 7,0 3,6+ 1 0,1 Р₁ 11,0 11 9,0 6,0+ 2 0,1Р2 21,0

2 7,0 3,7 13,0 12 11,0 6,4 22,0

3 7,0 3,9 15,0 13 9,0 6,9 22,0

Требуется:

1. Построить линейную модель множественной регрессии.

Группа # 1 Вариант # 5

Задание №1

По данным, приведенным ниже определить статистические

характеристики X и Y и построить уравнение регрессии

Y=A*X+B. Наложить прямую регрессии на поле рассеива-

ния.

X Y X Y X Y X Y X Y

0.469 2.469 0.052 2.252 0.043 2.364 0.420 2.786 0.069 2.414

Задача 4.. По 20 предприятиям региона изучается зависимость

выработки продукции на одного работника У (тыс. руб.) от ввода в

действие новых основных фондов Х₁ (% от стоимости фондов на конец

года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей

численности рабочих Х₂ (%) ( Р₁ – число букв в полном имени,

Р₂ – число букв в фамилии)

№ У Х₁ Х₂ № У Х₁ Х₂

1 7,0 3,6+ 1 0,1 Р₁ 11,0 11 9,0 6,0+ 2 0,1Р2 21,0

2 7,0 3,7 13,0 12 11,0 6,4 22,0

3 7,0 3,9 15,0 13 9,0 6,9 22,0

Требуется: