Студопедия.Орг Главная | Случайная страница | Контакты | Мы поможем в написании вашей работы!  
 

Индивидуальные задания. В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒


Задание 1 (для студентов экономических специальностей)

Вариант З а д а н и е
  В таблице приведены данные численности занятого населения (х,млн.) и валового выпуска продукции (у,у.е.).
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать валовой выпуск продукции в случае, если занятое население увеличится на 10% по сравнению с последними данными (90 млн.)
  В таблице приведены данные об уровне безработицы (х) и уровне преступности (у) в некотором населенном пункте.
хi 0,5 1,2   3,1   5,2 5,9 6,1 6,2 6,3
уi 4,25 4,32 4,4 4,51 4,6 4,72 4,79 4,9 5,0 5,2

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать уровень преступности в случае, когда безработица отсутствует.
  В таблице приведены данные о динамике темпов прироста курса акций (y, в %) за определенный период (t – одна неделя).
ti                    
уi 10,2 8,3 5,4 4,1 2,2   -1,6 -3,9 -5,9 -7,8

В предположении, что между t и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы о возможной динамике темпов прироста на 12 неделе.
  Торговое предприятие имеет сеть, состоящую из 10 магазинов, информация о деятельности которых: годовой товарооборот (у, млн. руб.) и торговая площадь (х, тыс. м2) представлена в таблице.
хi 0,24 0,41 0,55 0,58 0,78 0,94 0,98 1,21 1,28 1,32
у i 19,8 38,1 41,0 43,1 56,3 68,5 75,0 89,1 91,1 91,3

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать годовой товарооборот в случае, если торговая площадь составит ровно 1 тыс. м2.
  Показатели по объему производства (х, у.е.) и затратам (у, тыс. руб.), взятые из отчетной ведомости предприятия за 10 месяцев, приведены в таблице.
хi 2,32 2,33 2,38 2,41 2,44 2,48 2,51 2,55 2,58 2,60
у i                    

Полагая, что зависимость между х и у задается формулой , где b – постоянные затраты в тыс. руб., k – переменные затраты на 1 условную единицу продукции, определить параметры k и b методом наименьших квадратов. Рассчитать возможные затраты на производство в случае, если объем производства достигнет 3 у.е.
  В таблице приведена динамика валового выпуска (у, у.е.) за последние 10 лет (x – год)
хi                    
у i                    

Предполагая линейную зависимость валового выпуска от времени, определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз валового выпуска на следующий год.
  Показатели стоимости основных производственных фондов (х, млн. руб.) и среднесуточной производительности (у, тонны) приведены в таблице.
хi 2,1 2,3 2,4 2,9 4,1 4,7 5,5 7,2 10,2 14,3
у i                    

Предполагая линейную зависимость у от х, определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз среднесуточной производительности при стоимости основных производственных фондов 16 млн. руб.
  В таблице приведены данные о количестве пропусков занятий (х) студентом в течение учебного семестра и результатах (у, %) написания экзаменационного теста.
хi                    
у i                    

Предполагая наличие линейной зависимости между х и у определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз результатов теста при отсутствии пропусков.
  В таблице приведены данные об объемах производства (x, у.е.) некоторой компании в течение 10 месяцев и соответствующей операционной прибылью (y,тыс. руб.).
хi                    
уi   66,8       76,7     79,3  

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы о возможной месячной прибыли, если объем производства достигнет 600 у.е.
  В таблице приведены данные об уровне безработицы (х) и уровне преступности (у) в некотором населенном пункте.
хi 0,6 1,3 2,2 3,3 4,2 5,3 6,0 6,3 6,4 6,5
уi 4,2 4,27 4,32 4,47 4,53 4,68 4,85 5,01 5,15 5,22

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать уровень преступности в случае, когда безработица отсутствует.
  В таблице приведены данные численности занятого населения (х,млн.) и валового выпуска продукции (у,у.е.).
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать валовой выпуск продукции в случае, если занятое население увеличится на 10% по сравнению с начальными данными (80 млн.)
  Показатели по объему производства (х, у.е.) и затратам (у, тыс. руб.), взятые из отчетной ведомости предприятия за 10 месяцев, приведены в таблице.
хi 4,25 4,3 4,4 4,42 4,45 4,5 4,53 4,55 4,6 4,62
у i                    

Полагая, что зависимость между х и у задается формулой , где b – постоянные затраты в тыс. руб., k – переменные затраты на 1 условную единицу продукции, определить параметры k и b методом наименьших квадратов. Рассчитать возможные затраты на производство в случае, если объем производства достигнет 3 у.е.
  В таблице приведена сведения об объеме спроса (у, у.е.) на некоторую продукцию и цены на эту продукцию (х, тыс. руб.).
хi   10,6     12,5 12,8   13,2 13,3 13,7
у i                    

Предполагая линейную зависимость объема спроса от цены на продукцию, определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз объема спроса в случае, если цена на продукцию достигнет 14 тыс. руб.
  Показатели стоимости основных производственных фондов (х, млн. руб.) и среднесуточной производительности (у, тонны) приведены в таблице.
хi 2,6 2,8 2,9 3,4 4,6 5,2 6,1 7,7 10,6 14,0
у i                    

Предполагая линейную зависимость у от х, определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз среднесуточной производительности при стоимости основных производственных фондов 2 млн. руб.
  Торговое предприятие имеет сеть, состоящую из 10 магазинов, информация о деятельности которых: годовой товарооборот (у, млн. руб.) и торговая площадь (х, тыс. м2) представлена в таблице.
хi 0,25 0,42 0,57 0,59 0,79 0,95 0,99 1,23 1,29 1,33
у i 21,9 40,1 43,2 44,3 58,3 70,6 77,2 91,2 93,2 93,4

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать годовой товарооборот в случае, если торговая площадь составит ровно 1 тыс. м2.

Задание 2 (для студентов экономических специальностей)

Вариант З а д а н и е
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
  В таблице приведены данные о производительности труда (z) рабочего за одну смену в зависимости от времени (t, час.)
t i 1,5   2,5         6,5   7,5
zi                    

В предположении, что между t и z существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать производительность труда рабочего в первый час рабочего дня, то есть при t= 1.
  В таблице приведены данные о показателях конкуренции (x) и средневзвешенные по частоте упоминания количества патентов (у).
хi 0,9 0,91 0,92 0,93 0,94 0,95 0,96 0,97 0,98 0,9
у i 4,5 4,8 5,3 5,9 6,1 6,4 6,1 5,4 4,8 4,3

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать количество патентов, в случае, если показатель конкуренции составит 1.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi   1,5   2,5   3,5   4,5    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 7 км.
  В таблице приведены данные о потреблении электроэнергии (Р, кВт) городскими предприятиями некоторого города в зависимости от времени (t, час.)
ti 0,5             6,5   7,5
Р i∙10                    

В предположении, что между t и P существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать потребление электроэнергии в конце рабочего дня, то есть при t= 8.
  В таблице приведены данные о росте объема выручки (у,тыс. у.е.) косметической компании в зависимости от числа клиентов (x).
хi                    
у i∙10                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать объем выручки, если число клиентов достигнет 1150 человек.
  В таблице приведены данные расходах на рекламу (x, тыс. у.е.) и сбыте продукции (у,тыс. ед.)
хi   1,5   2,5   3,5   4,5   5,5
у i 1,6 2,5   5,3 7,4 9,7       19,9

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать сбыт продукции при отсутствии рекламы.
  В таблице приведены данные о показателях конкуренции (x) и средневзвешенные по частоте упоминания количества патентов (у)
хi 0,87 0,88 0,89 0,9 0,91 0,92 0,93 0,94 0,95 0,96
у i 3,3 3,6 4,2 4,5 4,8 5,3 5,9 6,1 6,4 6,1

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать количество патентов, в случае, если показатель конкуренции равен 0,85.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
  В таблице приведены данные о продуктивности животных (x, кг/гол.) и себестоимости единицы продукции (у, руб.)
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать себестоимость единицы продукции, если продуктивность животных упадет до 3000 кг/гол.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi   1,2 1,4 1,7   2,4 2,8 3,2 3,6  
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 5 км.
  В таблице приведены данные о производительности труда (z) рабочего за одну смену в зависимости от времени (t, час.)
ti 0,5   1,5             7,5
z i                    

В предположении, что между t и z существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать производительность труда рабочего в конце рабочего дня, то есть при t= 8.
  В таблице приведены цены (x, тыс. руб.) на продукцию и месячной выручки предприятия (у, тыс. руб.)
хi 1,2   2,6 3,2 3,6 4,1 5,0 5,9 7,2 7,3
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать выручку предприятия в случае, если цена на продукцию составит 8 тыс. руб.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Проанализировать, какой может быть плотность населения, чтобы стоимость подключения потенциального абонента составила 450 у.е.?
  В таблице приведены данные расходах на рекламу (x, тыс. у.е.) и сбыте продукции (у,тыс. ед.)
хi   1,5   2,5   3,5   4,5   5,5
у i 1,5 2,4 4,1 5,3 7,3 9,6 12,1 14,9 18,2  

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать сбыт продукции при отсутствии рекламы.

Дополнительное задание (для студентов экономических специальностей)

В задании 1определить также параметры квадратичной регрессии , вычислить сумму квадратов отклонений, сравнить с результатом, полученным в задании 1, и сделать вывод.

В задании 2определить также параметры линейной регрессии , вычислить сумму квадратов отклонений, сравнить с результатом, полученным в задании 2, и сделать вывод.


Задание 1 (для студентов инженерных специальностей)

Вариант ант З а д а н и е
  В таблице приведены данные о расходе топлива (у, л на 100 км) автомобиля с двигателем объемом 2 литра с автоматической трансмиссией в зависимости от скорости движения (х, км/ч).
хi                    
уi 4,5 4,8 5,1   7,5 8,1   9,8 11,3  

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать расход топлива при скорости 175 км/ч.
  В таблице приведены данные о сроке службы колеса вагона в годах (х) и износа толщины обода колеса, (у, мм).
хi 0,5   1,5   2,5   3,5   4,5  
уi 0,4 0,7 1,2 1,7 1,9 2,2 2,6   3,5 3,8

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы об износе толщины обода колеса через 5,5 лет.
  В таблице приведены данные о расходе топлива (у, л на 100 км) автомобиля с двигателем объемом 1,5 литра с автоматической трансмиссией в зависимости от скорости движения (х, км/ч).
хi                    
уi 3,8   4,2 4,8 5,5     8,1    

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать расход топлива при скорости 170 км/ч.
  В таблице приведены данные об остаточной величине глубины протектора передних колес автомобиля в мм (у) в зависимости от величины пробега (х, тыс. км).
хi                    
уi 9,0 8,5 7,9 7,5 7,0 6,1 5,0 4,1   2,0

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы об износе протектора колеса через 42 тыс. км.
  В таблице приведены данные о расходе топлива (у, л на 100 км) автомобиля с дизельным двигателем объемом 2,2 литра с механической трансмиссией в зависимости от скорости движения (х, км/ч).
хi                    
уi 1,5 1,8   3,9 4,8 5,5 5,7   8,1 9,4

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать расход топлива при скорости 160 км/ч.
  В таблице приведены данные об остаточной величине глубины протектора задних колес автомобиля в мм (у) в зависимости от величины пробега (х, тыс. км).
хi                    
уi 9,0 8,2 7,4 6,6 5,8 4,9 4,1 3,3 2,5 1,8

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы о предельно допустимом пробеге колес автомобиля при минимально допустимой глубине протектора 1,6 мм.
  В таблице приведены данные о зависимости теплопроводности легких бетонов (у, Вт/(м∙Со) от плотности (х, кг/м3).
хi                    
у i 0,2 0,22 0,24 0,28 0,33 0,38 0,4 0,42 0,44 0,47

Предполагая линейную зависимость у от х, определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз теплопроводности при плотности 1800 кг/м3.
  В таблице приведены данные о количестве пропусков занятий (х) студентом в течение учебного семестра и результатах (у,%) написания экзаменационного теста.
хi,                    
у i                    

Предполагая наличие линейной зависимости между х и у определить параметры линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов. Получить прогноз результатов теста при пропуске в 18 ч.
  В таблице приведены данные о зависимости прочности портландцемента (у, МПа) от его удельной поверхности (х, см2/г).
хi ∙103   3,5   4,5   5,5   6,5   7,5
уi                    

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Сделать выводы о прочности при удельной поверхности 6,2∙ 103.
  В таблице приведены результаты измерений положения у (м) материальной точки в зависимости от времени t (cек).
t                    
у 5,1 6,9 9,1 10,8 13,2 14,9 17,2 18,8 21,2 22,9

В предположении, что между t и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Cделать вывод о возможном положении точки через 12 сек.
  Для исследования износа рабочей части резца в зависимости от времени работы взяли 10 новых резцов и каждый день измеряли толщину рабочей части. Результаты сведены в таблицу, где у (мм) – толщина рабочей части резца, х – продолжительность работы в днях:
хi                    
уi , 0,1 0,15 0,3 0,4 0,45 0,55 0,65 0,75 0,9  

В предположении, что между х и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать износ толщины рабочей части резца за 12 дней.
  В таблице приведены данные о растворимости (у) натриевой селитры на 100 г воды в зависимости от температуры (t, 0С).
ti                    
yi 66,7 69,2 76,3 81,6 85,7 94,7 99,4 113,6 119,8  

В предположении, что между t и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Вычислить возможную растворимость при температуре 600С.
  За изменением реакции разложения аммиака следили по изменению давления (P, мм ртутного столба) в различные моменты времени (t, сек). Результаты наблюдений приведены в таблице.
t                  
P   22,1 33,2   55,2 66,3 77,5 87,9  

В предположении, что между t и P существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Cделать вывод о возможном давлении при t =900.
  В таблице приведены результаты измерений сопротивления проводника (R, Ом) в зависимости от температуры (t, 0С).
t                    
R                    

В предположении, что между t и R существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Cделать вывод о возможном сопротивлении проводника при температуре 600С.
  В таблице приведены результаты измерений положения у (м) материальной точки в зависимости от времени t (cек).
t                    
у 6,3 9,9 14,1 18,2 21,9 26,1 29,8 33,8 37,9 41,9

В предположении, что между t и у существует линейная зависимость, определить параметры линейной регрессии методом наименьших квадратов. Cделать вывод о возможном положении точки через 11 сек.

Задание 2 (для студентов инженерных специальностей)

Вариант З а д а н и е
  В таблице приведены данные о высоте подброшенного над землей вверх тела (h, м) в зависимости от времени (t, cек) прошедшего с момента броска.
t i                    
h i 2,3 3,71 4,8 5,9 6,3 6,25 5,87 4,82 3,7 2,2

В предположении, что между t и h существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать высоту тела на 11 сек.
  В боковой стенке высокого цилиндрического бака у самого дна закреплен кран. После его открытия вода начинает вытекать из бака. В таблице приведены данные об изменении высоты (h, м) и времени (t, мин).
t i                    
h i 3,6 3,2 2,57 1,95 1,45 1,09 0,9 0,6 0,3 0,1

В предположении, что между t и h существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать время, когда бак опустеет.
  В таблице приведены данные о времени работы (t, у.е.) некоторого алгоритма в зависимости от количества его элементов (x).
хi                    
t i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать время работы алгоритма, состоящего из 30 элементов.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi   1,5   2,5   3,5   4,5    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 6,5 км.
  В таблице приведены данные о высоте подброшенного над землей вверх тела (h, м) в зависимости от времени (t,cек) прошедшего с момента броска.
t i 1,2       5,1 5,9       9,8
h i 2,3 3,71 4,81 5,9 6,3 6,25 5,87 4,82 3,7 2,29

В предположении, что между t и h существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать высоту тела на 10 сек.
  С ростом диагонали экрана качество изображения падает по квадратичной зависимости. В таблице приведены данные о длине диагонали экрана (х, дюйм) и качестве изображения (у, %) при нахождении на фиксированном расстоянии от экрана.
хi                    
у i     68,5   66,5 65,5        

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Проанализировать, каким может быть качество изображения при диагонали экрана 40 дюймов.
  Зависимость температуры T (в градусах Кельвина) от времени t (в минутах) для нагревательного элемента некоторого прибора была получена экспериментально и приведена в таблице
t i       3,2 3,6   5,0 5,9   7,3
Ti                    

В предположении, что между T и t существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Известно, что при температурах нагревателя свыше 1500 К прибор может испортиться, поэтому его нужно отключать. Определите (в минутах) через какое наибольшее время после начала работы нужно отключать прибор.
  В таблице приведены данные о времени работы (, мсек.) некоторого алгоритма в зависимости от количества его элементов (x).
хi                    
i                    

В предположении, что между х и существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать время работы алгоритма, состоящего из 10 элементов.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi                    
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
  В таблице приведены данные о зависимости выделяемой резистором мощности Р (усл. ед.) от напряжения U (усл. ед.)
Ui                    
P i   90,2     999,9          

В предположении, что между U и P существует квадратичная зависимость , определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать мощность при напряжении 170.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi   1,2 1,4 1,7   2,4 2,8 3,2 3,6  
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 5 км.
  В таблице приведены данные о высоте подброшенного над землей вверх тела (h, м) в зависимости от времени (t,cек) прошедшего с момента броска.
t i 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9  
h i 10,2 10,37 10,5 10,6 10,76 10,8 10,9   11,1 11,2

В предположении, что между t и h существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать высоту тела на 2-ой сек.
  С ростом диагонали экрана качество изображения падает по квадратичной зависимости. В таблице приведены данные о длине диагонали экрана (х, дюйм) и качестве изображения (у, %) при фиксированном расстоянии от экрана.
хi                    
у i   69,5 68,5 67,5     64,5 62,5   53,5

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Проанализировать, каким может быть качество изображения при диагонали экрана 42 дюйма.
  В таблице приведены данные о показателях конкуренции (x) и средневзвешенные по частоте упоминания количества патентов (у)
хi 0,87 0,88 0,89 0,9 0,91 0,92 0,93 0,94 0,95 0,96
у i 3,35 3,62 4,21 4,5 4,9 5,3 5,8 6,11 6,3 6,1

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать количество патентов, в случае, если показатель конкуренции равен 0,86.
  При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от требуемой пропускной способности (x, Мбит/с.) при плотности населения чел./км2
хi 0,1 0,2 0,5 0,7 0,8 0,9   1,1 1,2 1,8
у i                    

В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения, если желаемая скорость доступа составляет 2 Мбит/с.

Дополнительное задание (для студентов инженерных специальностей)

В задании 1определить также параметры квадратичной регрессии , вычислить сумму квадратов отклонений, сравнить с результатом полученным в задании 1 и сделать вывод.

В задании 2 определить также параметры линейной регрессии , вычислить сумму квадратов отклонений, сравнить с результатом полученным в задании 2 и сделать вывод.

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒


Дата публикования: 2014-10-19; Прочитано: 1251 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!

studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2024 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.026 с)...