Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
УКРАИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ
Кафедра ИС
Лабораторная работа № 7
по дисциплине “Теория вероятностей, вероятностные процессы и математическая статистика”
на тему “Парная линейная регрессия”
Подготовил:
Студент группы 2-СКС-11
Крук А.Д.
Принял:
Рогоза Б.Е.
Днепропетровск, 2013
Вариант №9
Цель работы: научиться по заданным статистическим данным находить и строить график прямой регрессии (линии тренда); освоить правила проверки найденных регрессионных зависимостей на адекватность.
ЗАДАНИЕ: Сгенерировать для своего варианта две случайные выборки. Требуется: 1) найти оценки коэффициентов парной регрессии; 2) записать алгебраическое (формульное) уравнение регрессии; 3) построить облако рассеивания; 4) нанести на облако линию тренда; 5) проверить полученное уравнение регрессии на адекватность опытным данным.
Замечание о трех методах вычислений.
Все расчеты выполнены с помощью программы, написанной на языке JavaScript.
x = [-1.1,-2.7,1.5,-2,2.4,4,3.6,-1.6,-4.2,1.5,1.6,-0.7,-1.2,-1.4,-3.1,-0.9,2.1,-4,-1,0.6];
y = [-3.5,-2.3,-3.6,-3.4,-6.6,-4.9,-1.6,-1.7,2.5,-2.7,-8.1,-1,-1.8,-3,-1.4,0.1,-10.9,1.4,1.7,2.2];
Код программы:
x = [-1.1,-2.7,1.5,-2,2.4,4,3.6,-1.6,-4.2,1.5,1.6,-0.7,-1.2,-1.4,-3.1,-0.9,2.1,-4,-1,0.6];
y = [-3.5,-2.3,-3.6,-3.4,-6.6,-4.9,-1.6,-1.7,2.5,-2.7,-8.1,-1,-1.8,-3,-1.4,0.1,-10.9,1.4,1.7,2.2];
n=20; sum=0; sum1=0;Sk=0;Db=0;Sxy=0;
cov=0;
a=0;
b=0;
for(i=0;i<n;i++) {
sum=sum+x[i];
sum1= sum1+y[i]}
M1=sum1/n;//Среднее арифметическое у
M=sum/n; // Среднее арифметич x
writeln('Среднее по х= '+M);
writeln('Среднее по у = '+M1);
// Считаем среднее по квадратам
for(i=0;i<n;i++)
Sk=Sk+pow(x[i],2);
Sk=Sk/n;
writeln('Среднее по х^2= '+Sk);
//Выборочная дисперсия
Db=Sk-pow(M,2);
writeln('Выборочная дисперсия= '+Db);
//Среднее по произведениям
for(i=0;i<n;i++)
Sxy=Sxy+x[i]*y[i];
Sxy=Sxy/n;
writeln('Среднее от произведения= '+Sxy);
//Ковариация
cov=Sxy-M*M1;
writeln('Ковариация= '+cov);
//Оценки коефициентов
b=cov/Db;
a= M1 - b*M;
writeln('А= '+a);
writeln('Б= '+b);
Уравнение парной регрессии:
y= -2.69-0.81x
Протокол работы программы: