Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Ноября 2013 в 13:16, курсовая работа
Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров. Для оценки параметров регрессий, линейных по параметрам, Используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических минимальна, т.е.
.
Для линейных и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, решается следующая система относительно a и b:
Можно воспользоваться готовыми формулами, которые вытекают из этой системы:
Значения параметров регрессии а и b составили:
Получено уравнение:
Индекс корреляции:
По
уравнению равносторонней гиперболы
получена наибольшая оценка тесноты
связи:
(по сравнению с линейной, степенной и
показательной регрессиями).
остается на допустимом уровне: 8,1%
где Fтабл = 6,6 > Fфакт, при а = 0,05.
Следовательно, принимается гипотеза Но о статистически незначимых параметрах
этого уравнения. Этот результат можно
объяснить сравнительно невысокой теснотой
выявленной зависимости и небольшим числом
наблюдений.