Литература

Лабораторная работа 3 кузнецов

3

системы двух случайных величин

изучить основные методы регрессионного и корреляционного анализа; исследовать зависимость между двумя случайными величинами, заданными выборками.

   по виду корреляционного поля сделать предположение о форме регрессионной зависимости между двумя случайными величинами; используя метод наименьших квадратов, найти параметры уравнения регрессии; оценить качество описания зависимости полученным уравнением регрессии.

ч, представленных в таблице 4.3, следует исследовать зависимость между данными величинами.

Необходимо определить коэффициенты уравнения регрессии методом наименьших квадратов, оценить тесноту связи между величинами, проверить значимость коэффициента корреляции и спрогнозировать время нахождения поезда на участке при заданном весе поезда (5200 т).

является статистической: при одном весе поезда при различных дополнительных условиях время нахождения поезда на участке может принимать различные значения.

Для определения вида регрессионной зависимости построим корреляционное поле.

– Корреляционное поле

 

.1 Построение линейной модели

.

 

Результаты промежуточных вычислений

 

.,

 

 

 

 

647,845

.

Средний вес грузового состава:

.

Среднее значение времени нахождения поезда на участке:

Коэффициенты уравнения:

 

 

.

Для линейной связи коэффициенты:

- постоянная регрессии, показывает точку пересечения прямой с осью ординат

определяет направление этого изменения .

Вычислим линейный коэффициент корреляции

.

Расчет значений времени нахождения поезда на участке по уравнению регрессии

.,

60,899

 

– Корреляционное поле и линия регрессии

 

 

Спрогнозируем время нахождения поезда на участке при заданном весе грузового состава (5200 т).

 

).

 

Чеддока

 

Значение коэффициента корреляции

прямой связи

Слабая

0,1–0,3

Умеренная

0,3–0,5

Заметная

0,5–0,7

Высокая

0,7–0,9

Весьма высокая

0,9–0,99

(-0,9)–(-0,99)

 

 

- Col_2

Dependent variable: Col_2

:

Col_1

 

0,0000

 

 

Variance

 

 

percent

percent

,0251778

,0169255

)

,0654037

 

StatAdvisor

. The equation of the fitted model is

 

+ 0,00023564*Col_1

 

, there is a statistically significant relationship between the variables at the 95,0% confidence level.

 

существует линейная прямая, весьма высокая связь.

 

Чтобы сделать статистический вывод о значимости коэффициента корреляции (при проверке линейности регрессионной зависимости) выдвигается нулевая гипотеза об отсутствии линейной зависимости между исследуемыми с. в. против альтернативной гипотезы о наличии линейной связи.

,

.

 

.

   

   

. отклоняется.

 

3

системы двух случайных величин

 

Номера, которые необходимо выбрать, для выполнения лабораторной работы №4 определяются с помощью двух последних цифр шифра студента +15 значений. Например, если две последние цифры шифра студента 22, то выбираем с 22 по 36 строку.

фамилии.

 

 

кв

м

Время установки плиты перекрытия, час.

р.

35,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Критические точки распределения Стьюдента

(двусторонняя критическая область)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Критические точки распределения Фишера

)

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Продолжение приложения Б

1.000

 

- B.Col_3

: B.Col_3

:

B.Col_2

 

0,0001

 

Variance

 

 

percent

percent

,23016

0,148405

)

,438625

 

StatAdvisor

. The equation of the fitted model is

 

- 0,00832889*B.Col_2

 

, there is a statistically significant relationship between the variables at the 95,0% confidence level.

 

, there is no indication of serial autocorrelation in the residuals at the 95,0% confidence level.

 

, that term is statistically significant at the 95,0% confidence level. Consequently, you probably don't want to remove any variables from the model.

 

Добавить комментарий

2 + 7 =