- •На чистому листі табличного процесора Excel написати вихідні дані.
- •Провести обчислення квадратів відхилень значень параметрів від середніх значень.
- •Стандартизуємо вихідні дані.
- •Вирахуємо кореляційну матрицю r:
- •7.Наступне рівняння є кінцевим і будується у вигляді :
- •8.Перейдемо від побудованого рівняння регресії у стандартизованій формі до регресії з вихідними даними:
- •9.Вирахуємо відхилення значень показника регресії від статистичних даних.
- •10.Вирахуємо коефіцієнти множинної детермінації та кореляції.
10.Вирахуємо коефіцієнти множинної детермінації та кореляції.
|
1рег.U1 |
2рег.U2 |
3рег.U3 |
U1-U1cep |
U2-U2cep |
U3-U3cep |
|
-6,05 |
-7,09 |
0,22 |
-6,01 |
-7,20 |
0,18 |
|
-11,28 |
-10,47 |
-10,69 |
-11,23 |
-10,58 |
-10,73 |
|
-1,34 |
-1,12 |
-1,79 |
-1,29 |
-1,23 |
-1,83 |
|
2,66 |
2,12 |
-4,22 |
2,70 |
2,01 |
-4,26 |
|
-13,06 |
-11,82 |
-0,96 |
-13,02 |
-11,94 |
-1,00 |
|
16,22 |
14,07 |
8,76 |
16,26 |
13,96 |
8,72 |
|
3,94 |
4,22 |
7,84 |
3,99 |
4,10 |
7,81 |
|
3,36 |
4,71 |
2,65 |
3,41 |
4,60 |
2,61 |
|
1,94 |
4,90 |
3,61 |
1,98 |
4,78 |
3,57 |
|
3,17 |
1,60 |
-5,04 |
3,21 |
1,49 |
-5,08 |
Середнє |
-0,04 |
0,11 |
0,04 |
|
|
|
|
|
|
дисперсія |
71,89 |
63,31 |
35,57 |
|
|
|
|
|
|
|
1регсесія |
|
|
|
|
|
|
R^2= |
0,049 |
|
|
|
|
|
R= |
0,2206 |
|
|
|
|
|
2регсесія |
|
|
|
|
|
|
R^2= |
0,162 |
|
|
|
|
|
R= |
|
|
|
|
|
|
3регсесія |
|
|
|
|
|
|
R^2= |
0,529 |
|
|
|
|
|
R= |
0,7275 |
|
|
|
|
|
Висновок. На даній лабораторній роботі я навчилася досліджувати алгоритм побудови покрокової регресії.