Построить поле корреляции для заданной совокупности наблюдений, на основе визуального анализа удалить из выборки аномальные наблюдения (не более 5% от исходного числа), добиваясь увеличения коэффициента детерминации для линейной модели парной регрессии.
Используя встроенные функции MS Excel, для скорректированной выборки наблюдений построить модели парной регрессии для 6 заданных функций регрессии: линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической. Для каждой из построенных моделей определить коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент эластичности. Прокомментировать качество построенных моделей.
Привести расчетные формулы и выполнить вычисления параметров уравнения парной линейной регрессии, показателей статистической значимости уравнения регрессии в целом, коэффициентов регрессии и корреляции, точечного и интервального прогноза. Используя надстройку Excel “Анализ данных” и матричные вычисления, продублировать вычисления параметров модели парной линейной регрессии и всех показателей, характеризующих ее качество.
С помощью пакета STATISTICA провести расчеты для линейной, гиперболической и обратной функций регрессии. Построить график с доверительными интервалами прогноза для линейной регрессии.
Проанализировать возможность улучшения качества модели регрессии за счет применения нелинейных функций регрессии и удаления некоторых наблюдений (не более 10%).
Мария
Технический университет
Юрий, ещё раз огромное Вам спасибо! Преподаватель работу принял с оценкой "отлично", ни ед...
Илья
Балтийская Государственная Академия Рыбопромыслового Флота (БГАРФ)
Сначала меня смутило то, что цена маленькая и большое количество плохих отзывов, которые б...
Игорь
СибГТУ
Досрочно,понятным и разборчивым почерком,всё объяснили,рекомендую и сам в дальнейшем буду ...
Бахыт
ЧелГУ
Огромное спасибо, досрочно сделано , рад нашему знакомству, еще к вам обращусь, всем реко...