Лабораторная работа № 1

По условию имеем

x y
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

Все вычисления произведем в MS Excel

ВЫВОД ИТОГОВ  
   
Регрессионная статистика
Множественный R 0,273633187
R-квадрат 0,074875121
Нормированный R-квадрат -0,027916532
Стандартная ошибка 4,54030823
Наблюдения  
   
Дисперсионный анализ  
  df
Регрессия  
Остаток  
Итого  
   
  Коэффициенты
Y-пересечение 103,4879227
Переменная X 1 0,315821256
SS MS
15,01586517 15,01586517
185,5295894 20,61439882
200,5454545  
   
Стандартная ошибка t-статистика
1,91955706 53,91239723
0,370042421 0,853473111
F Значимость F      
0,728416351 0,415533692      
         
         
         
P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
1,30671E-12 99,14558296 107,8302624 99,14558296 107,8302624
0,415533692 -0,521272855 1,152915367 -0,521272855 1,152915367

Итак, - уравнение линейной регрессии.

Поскольку коэффициент парной линейной корреляции равен 0,27, то связь между х и у, скорее всего, не является линейной.

Статистика критерия Фишера , , .

Так как , , то коэффициенты линейной корреляции статистически не значимы, т.е. уравнение линейной регрессии нельзя применять для прогноза.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: