Решение:
Номер наблюдения |
X |
Y |
X2 |
Y2 |
XY |
Теоретическое значение Y (вычислить по полученной модели регрессии) |
1 |
0.05 |
0.35 |
0.0025 |
0.123 |
0.0175 |
0,362 |
2 |
0.15 |
0.45 |
0.0225 |
0.203 |
0.0675 |
0,450 |
3 |
0.25 |
0.55 |
0.0625 |
0.303 |
0.138 |
0,539 |
4 |
0.35 |
0.65 |
0.123 |
0.423 |
0.228 |
0,627 |
5 |
0.45 |
0.75 |
0.203 |
0.563 |
0.338 |
0,716 |
6 |
0.55 |
0.8 |
0.303 |
0.64 |
0.44 |
0,804 |
7 |
0.65 |
0.85 |
0.423 |
0.723 |
0.553 |
0,893 |
8 |
0.75 |
0.95 |
0.563 |
0.903 |
0.713 |
0,981 |
9 |
0.85 |
1 |
0.723 |
1 |
0.85 |
1,070 |
10 |
0.95 |
1.25 |
0.903 |
1.563 |
1.188 |
1,158 |
Итого |
5 |
7.6 |
3.325 |
6.44 |
4.53 |
7,600 |
Средняя |
0,5 |
0,76 |
0,3325 |
0,644 |
0.0175 |
0,362 |
СКО |
0,287 |
0,258 |
- |
- |
- |
- |
Установим характер и форму связи между проницаемостью нефти Y и насыщенностью породы нефтью X по данным задания 5.1 методом приведения параллельных данных.
Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются методы: приведения параллельных данных; аналитических группировок; статистических графиков; корреляции.
Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получит представление о ее характере.
Рис. 4. Корреляционное поле.
Как видно, с увеличением величины Х величина У также возрастает. Поэтому связь между ними прямая, и описать ее можно уравнением прямой, либо уравнением параболы второго порядка.
На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер.
Уравнение
прямолинейной корреляционной связи
имеет вид:
.
Параметры а0 и а1 называют параметрами уравнения регрессии.
Для определения параметров уравнения регрессии используется способ наименьших квадратов, который даёт систему двух нормальных уравнений:
.
Решая
эту систему в общем виде, можно получить
формулы для определения параметров
уравнения регрессии:
,
.
Тогда уравнение регресии будет:
Посдтавляя значение Х в формулу получим теоретическое значение Y:
