Заказ: 1045708

По двум экономическим показателям Х и Y в 10 муниципальных районах региона (см. табл.1) требуется: а) рассчитать параметры и построить графики уравнений парной регрессии: - линейной y = a + bx; - степенной y = axb; - показательной y = abx; - гиперболической y = a + (b/x); - логарифмической y = a + blg(x); б) оценить тесноту связи с помощью коэффициента детерминации; в) оценить качество регрессионных моделей с помощью показателя средней ошибки аппроксимации; г) оценить с помощью критерия Фишера статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования при уровне значимости 5%; д) по вычисленным характеристикам выбрать лучшее уравнение регрессии.

По двум экономическим показателям Х и Y в 10 муниципальных районах региона (см. табл.1) требуется: а) рассчитать параметры и построить графики уравнений парной регрессии: - линейной y = a + bx; - степенной y = axb; - показательной y = abx; - гиперболической y = a + (b/x); - логарифмической y = a + blg(x); б) оценить тесноту связи с помощью коэффициента детерминации; в) оценить качество регрессионных моделей с помощью показателя средней ошибки аппроксимации; г) оценить с помощью критерия Фишера статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования при уровне значимости 5%; д) по вычисленным характеристикам выбрать лучшее уравнение регрессии.
Описание

Подробное решение в WORD - 11 страниц





Предварительный просмотр

По двум экономическим показателям Х и Y в 10 муниципальных районах региона (см. табл.1) требуется:  а) рассчитать параметры и построить графики уравнений парной регрессии:  - линейной  y = a + bx;  - степенной y = axb;  - показательной y = abx; - гиперболической   y = a + (b/x); 	- логарифмической  y = a + blg(x);  б) оценить тесноту связи с помощью коэффициента детерминации;  в) оценить качество регрессионных моделей с помощью показателя средней ошибки аппроксимации;  г) оценить с помощью критерия Фишера статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования при уровне значимости 5%;   д) по вычисленным характеристикам выбрать лучшее уравнение регрессии.