Тервер лабораторные / 4 лаба / Мой Отчет
.docxМИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
КАФЕДРА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Лабораторная работа №4
по дисциплине
«Теория вероятностей»
на тему:
«Проверка значимости уравнения регрессии и коэффициентов уравнения регрессии. Множественный корреляционный анализ.»
|
Студент |
|
|
|
Бессонов Н.Ю. |
|
|||||||||
|
|
|
подпись, дата |
|
фамилия, инициалы |
|
|||||||||
|
Группа |
|
АИ-10 |
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
Принял |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
ученая степень, звание |
|
подпись, дата |
|
фамилия, инициалы |
|
Липецк 2012
Начальные данные
Вариант 2
142 |
141 |
140 |
103 |
125 |
139 |
139 |
138 |
100 |
120 |
142 |
143 |
137 |
97 |
123 |
140 |
137 |
139 |
95 |
119 |
135 |
140 |
138 |
98 |
121 |
138 |
141 |
140 |
104 |
124 |
141 |
136 |
143 |
103 |
126 |
143 |
138 |
138 |
101 |
122 |
141 |
140 |
139 |
97 |
120 |
140 |
137 |
137 |
95 |
118 |
144 |
143 |
143 |
98 |
121 |
139 |
138 |
138 |
102 |
124 |
142 |
142 |
140 |
105 |
125 |
140 |
139 |
139 |
100 |
120 |
136 |
141 |
143 |
96 |
117 |
139 |
143 |
138 |
95 |
119 |
143 |
142 |
145 |
97 |
124 |
142 |
140 |
139 |
99 |
118 |
144 |
137 |
134 |
103 |
120 |
142 |
135 |
138 |
106 |
123 |
145 |
141 |
140 |
104 |
125 |
142 |
139 |
137 |
102 |
121 |
144 |
142 |
141 |
100 |
117 |
141 |
140 |
145 |
99 |
115 |
147 |
143 |
142 |
96 |
119 |
142 |
141 |
138 |
94 |
123 |
145 |
137 |
135 |
97 |
120 |
142 |
140 |
133 |
98 |
118 |
135 |
143 |
138 |
101 |
121 |
137 |
139 |
137 |
104 |
125 |
139 |
138 |
139 |
106 |
123 |
143 |
137 |
140 |
103 |
120 |
141 |
140 |
141 |
100 |
117 |
139 |
138 |
145 |
98 |
115 |
134 |
137 |
136 |
96 |
118 |
137 |
135 |
137 |
103 |
121 |
134 |
139 |
138 |
101 |
124 |
135 |
136 |
139 |
105 |
123 |
139 |
137 |
140 |
102 |
125 |
136 |
140 |
137 |
100 |
121 |
141 |
139 |
138 |
97 |
118 |
139 |
135 |
136 |
101 |
115 |
137 |
138 |
139 |
105 |
117 |
141 |
137 |
142 |
103 |
120 |
139 |
140 |
141 |
99 |
123 |
136 |
143 |
137 |
95 |
126 |
140 |
139 |
142 |
98 |
124 |
139 |
140 |
140 |
102 |
123 |
141 |
136 |
138 |
106 |
119 |
140 |
137 |
136 |
104 |
121 |
141 |
138 |
139 |
103 |
118 |
138 |
139 |
143 |
101 |
123 |
139 |
143 |
145 |
97 |
125 |
137 |
137 |
140 |
95 |
121 |
139 |
140 |
139 |
93 |
118 |
135 |
144 |
137 |
96 |
117 |
138 |
139 |
136 |
98 |
119 |
137 |
136 |
140 |
100 |
120 |
140 |
141 |
143 |
103 |
123 |
138 |
137 |
138 |
105 |
126 |
141 |
140 |
145 |
102 |
124 |
139 |
139 |
139 |
100 |
121 |
140 |
143 |
136 |
99 |
119 |
145 |
145 |
140 |
103 |
117 |
Решение
Линейная модель :
Y=61,91463 -0,13072×X1+0,19548×X2+0,11891×X3+0,3341×X4
Остаточная дисперия 7,587218
Множественный коэффициент корреляции 0,383138
Критерий Фишера 2,53775
Нелинейная модель :
Y=158,22638-0,00047×(X1)^(2)-3922,22265/X2-2354,69224/X3+0,00168×(X4)^(2)
Остаточная дисперия 7,55949
Множественный коэффициент корреляции 0,387186
Критерий Фишера 2,60116
Сравнение остатков линейной и нелинейной модели
Т.к. 2,60116 > 2,53775 , то наилучшей является нелинейная модель.