К п. 1.f)

Линеаризующим преобразованием будет преобразование: .

Вычисление коэффициентов провести двумя способами:

1. По определению (МНК) – решая систему нормальных уравнений (см. выше).

2. Используя встроенную функцию ЛИНЕЙН().

К п. 6.

Лучшую модель определить по величине средней ошибки аппроксимации (6.12) и значение R², заполнив таблицу, приведенную на рис.6.8.

Рис.6.8. Итоговая таблица для определения лучшей зависмости.

Список литературы

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика, изд.9, М., Высшая школа, 2003, с.480.

2. Господариков В.П. и др. Математический практикум, ч.5, Теория вероятности и математическая статистика. Теория функций комплексного переменного. Операционное исчисление. Теория поля. Санкт-Петербургский горный ин-т, СПб, 2003, с.187

3. Бер К., Кэйри П., Анализ данных с помощью Microsoft Excel, М., Вильямс, 2004, с. 560.

4. Арженовский С.В., Федорова О.Н. Эконометрика.Учебное пособие/ Рост.гос.экон.универ.-Ростов н/Д,2002, с. 102

5. Практикум по эконометрике/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы статистика, 2001, с. 192

6. Эконометрика/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы статистика, 2001, с. 344

ОГЛАВЛЕНИЕ

Лабораторная работа 5. Парная регрессия. 3

5.1. Теоретические сведения. 3

5.2. Оценка качества построенной модели. 7

5.3. Геометрическая интерпретация. 15

5.4. матричная форма записи. 19

5.5. Средство «Регрессия» надстройки «Пакет анализа» MS Excel 20

Пример. 22

Задание. Построение уравнения парной регрессии. 6

Варианты заданий. 7

Лабораторная работа 6. Нелинейная регрессия. 13

6.1. Теоретические сведения. 13

6.2. Оценка качества построенной модели. 17

Задание. 20