Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Корреляционно-регрессионный анализ показывает влияние факторного показателя х на результирующий у и определяется уравнением регрессии По методу наименьших квадратов, в основу которого положено требование для нахождения коэффициентов и строится система двух уравнений:
Степень тесноты (адекватность модели) линейной зависимости оценивается через линейный коэффициент корреляции:
Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от –1 до + 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» – прямая зависимость, «–» имеет место при обратной зависимости.
Задача 9. По данным таблицы 17 рассчитайте уравнение регрессии, характеризующее прямолинейную зависимость между стажем работы осужденного и количеством изготовленных изделий. Определите тесноту связи между указанными признаками.
Таблица 17
Стаж работы, лет | ||||||||||||||||||
Кол-во изготовленных изделий, шт. |
Решение: Примем за факторный показатель стаж работы, а за результирующий показатель количество изготовленных изделий. Объем выборки
Составим систему для определения коэффициентов и уравнения регрессии:
Уравнение регрессии, характеризующее прямолинейную зависимость между стажем работы осужденного и количеством изготовленных изделий, имеет вид:
По формуле определим тесноту связи между указанными признаками через коэффициент корреляции:
По формуле имеем:
Математическая модель в виде уравнения регрессии может быть признана соответствующей реальности, то есть адекватной.
Контрольные вопросы по теме 5
1. Абсолютные и относительные величины: понятие, примеры.
2. Абсолютная величина преступности. Абсолютный прирост преступности.
3. Относительная величина динамики: понятие, формула, пример, методы её нахождения.
4. Относительная величина структуры: понятие, формула, пример.
5. Относительная величина интенсивности: понятие, формула, пример.
6. Средняя арифметическая простая и взвешенная: понятие, формулы.
7. Мода и медиана. Примеры практического использования.
8. Средняя геометрическая.
9. Размах: понятие, формула.
10. Дисперсия: понятие, формула, единицы измерения.
11. Среднее квадратическое отклонение: понятие, формула, единицы измерения.
12. Коэффициент осцилляции, коэффициент вариации.
13. Ряды динамики. Моментальные и интервальные ряды.
14. Метод аналитического выравнивания. Формула для вычисления коэффициентов линии тренда по методу наименьших квадратов. Ошибка аппроксимации.
15. Корреляционно-регрессионный анализ. Линейный коэффициент корреляции.
Дата публикования: 2014-12-30; Прочитано: 336 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!