Задача (образец)
Пусть по 10 однотипным предприятиям имеются следующие данные о выпуске продукции (х) в тыс. ед. и о расходе условного топлива (у) в тоннах (графы 1 и 2 таблицы).
Требуется найти уравнение зависимости расхода топлива от выпуска продукции (или уравнение регрессии у по х) и измерить тесноту зависимости между ними.
Решение.
А. Рассматривая уравнение регрессии в форме линейной функции вида , параметры данного уравнения ( и ) найдем из системы нормальных уравнений
x | y | X2 | xy | Y2 | |
3,9 | |||||
4,4 | |||||
5,5 | |||||
5,5 | |||||
6,6 | |||||
6,6 | |||||
8,8 | |||||
12,1 | |||||
12,1 | |||||
14,3 | |||||
80 (округл 79,8) |
Необходимые для решения суммы , , , рассчитаны выше в таблице. Подставляем их в уравнения и решаем систему:
Отсюда .
Подставляя в это уравнение последовательно значения х — 5, 6, 8, 10 и т.д., получаем выровненные (теоретические) значения результативного показателя (графа 5 таблицы).
Поскольку параметры уравнения регрессии являются оценочными, то для каждого из них рассчитывается средняя ошибка, т.е. .
Конкретный расчет ошибок для и , по данным нашего примера приведен далее (см. с. 83).
Б. Для измерения тесноты зависимости между 'у и ос воспользуемся прежде всего линейным коэффициентом корреляции (поскольку зависимость рассматривалась линейной):
а) применяем формулу Находим . Определяем и , предварительно найдя и Отсюда .
Значение линейного коэффициента корреляции r = 0,96 (т.е. близкое к единице) характеризует не только меру тесноты зависимости вариации у от вариации х, но и степень близости этой зависимости к линейной;
Задача 1.
Имеются следующие данные по 8 сахарным заводам о стоимости основных фондов, (x млн. руб.) и суточной переработке сахарной свеклы, y (тыс. т.):
2,3 | 2.4 | 2.9 | 2.9 | 3.7 | 3.7 | 4.1 | ||
8,9 | 9.9 | 10.3 | 12.8 | 13.1 |
Найти уравнение регрессии y по x и коэффициент корреляции и построить графики. Решить в mathcad.
Задача 2. По данным 10 предприятий с помощью с помощью коэффициентов корреляции измерить тесноту зависимости между объемом выпуска продукции (y) млн. руб. и стоимостью основных производственных фондов (x) млн. руб. и определить уравнение регрессии коэффициент корреляции.
1,5 | 1,8 | 2,0 | 2,2 | 2,3 | 2,6 | 3,0 | 3,1 | 3,5 | 3,8 | |
3,9 | 4,4 | 3,8 | 3,5 | 4,8 | 4,3 | 7,0 | 6,5 | 6,1 | 8,2 |
Задача образец.
Задача 1. пусть по 10 однотипным предприятиям имеются следующие данные о выпуске продукции () в тыс. ед. и расходе условно топлива () в тоннах. Требуется найти уравнение зависимости расходов топлива от выпуска продукции (или уравнение регрессии) и измерить тесноту зависимости между ними (коэффициент корреляции).
Линейная регрессия |
X-Coordinates |
Y-Coordinates |
Mean |
Средние значения X и Y |
Median |
медиана по X и по Y |
Standard dev. |
среднее квадратическое отклонение по X и по Y |
Variance |
дисперсия |
Regression Statistics |
Intercept |
коэффициенты уравнения регрессиии |
Slope |
Correlation coeff. |
R2 |
Covariance |
Standard Error |
Plots |
Определение уравнения нелинейной регрессии и индекса корреляции, определяющего тесноту связи между двумя переменными.
Задача 4.
По данным таблицы (1) исследовать зависимость урожайности зерновых культур от количества осадков и построить квадратичную регрессионную функцию.
Таблица 1.
Количество осадков, , см. | |||||||||||||||
Урожайность (ц/га), |
Решить эту задачу в mathcad.
1. Определите количество переменных i, vxi и vyi. |
2. Запишите вектор regress(vx,vy,k), который в дальнейшем используем для определения коэффициентов уравнения. |
3. Запишите коэффициент coeffs, где length(z) определяет длину вектора z. |
4. Запишите обратный вектор coeffsT, из которого определяем коээфициенты уравнения регрессии. |
5. Постройте график, на котором будут две кривые, эспериментальные данные изобразите в виде меток (квадратиков или крестиков), теоретические - в виде линии. |