Связь явлений Часть 1

Сентябрь 3, 2022

Главная
Алгебра
Связь явлений Часть 1

Содержание

2. Пример. Имеются следующие финансовые данные по 10 предприятиям промышленности (тыс. ден. ед):
3. Анализ построенного корреляционного поля показывает целесообразность применения в качестве регрессионной модели уравнения параболы 2-ого порядка:
5. Составим систему нормальных уравнений: Решив ее, получаем значения для оценок параметров регрессии: а0 = -22,674; а1
6. Насколько «хорошо» данное уравнение описывает взаимосвязь признаков можно судить, рассчитав теоретическое корреляционное отношение: Как видим, связь
7. Гиперболическое уравнение парной регрессии Гиперболическая зависимость имеет место, если связь между признаками обратная. Обратная связь также
8. Для оценки параметров гиперболы в случае парной зависимости используется следующая система нормальных уравнений:
9. Пример Имеются данные по 10 предприятиям промышленности об объеме произведенной продукции определенного вида и ее себестоимости.
12. Скачать презентацию

Слайд 2

Пример.
Имеются следующие финансовые данные по 10 предприятиям промышленности (тыс. ден.

ед):

Слайд 3

Анализ построенного корреляционного поля показывает целесообразность применения в качестве регрессионной модели

уравнения параболы 2-ого порядка:

Слайд 4

Слайд 5

Составим систему нормальных уравнений:
Решив ее, получаем значения для оценок параметров регрессии:
а0

= -22,674; а1 = 1,052; а2 = -0,009.
Искомое уравнение параболы имеет вид:

Подставляя в полученное уравнение значения факторной
переменной х, рассчитаем выравненные значения

Слайд 6

Насколько «хорошо» данное уравнение описывает взаимосвязь признаков можно судить, рассчитав теоретическое

корреляционное отношение:

Как видим, связь между признаками сильная.
Теоретический коэффициент детерминации, соответственно равный

говорит о том, что построенное параболическое уравнение
описывает вариацию зависимой переменной на 94,9 %.

Слайд 7

Гиперболическое уравнение парной регрессии
Гиперболическая зависимость имеет место, если связь между признаками

обратная.
Обратная связь также может описываться линейным уравнением с отрицательным значением коэффициента регрессии. По расположению точек на корреляционном поле можно выбрать окончательный вид уравнения.
При выборе гиперболы факторный признак не может принимать нулевое значение.
Уравнение гиперболы при парной зависимости между признаками имеет вид:

Слайд 8

Для оценки параметров гиперболы в случае парной зависимости используется следующая система

нормальных уравнений:

Слайд 9

Пример
Имеются данные по 10 предприятиям промышленности об объеме произведенной продукции определенного

вида и ее себестоимости. Между признаками имеется обратная зависимость, что подтверждается специфическим расположением точек на корреляционном поле:

Слайд 10

Связь явлений Часть 1

Содержание

Пример. Имеются следующие финансовые данные по 10 предприятиям промышленности (тыс. ден.

Анализ построенного корреляционного поля показывает целесообразность применения в качестве регрессионной модели

Составим систему нормальных уравнений:Решив ее, получаем значения для оценок параметров регрессии:а0

Насколько «хорошо» данное уравнение описывает взаимосвязь признаков можно судить, рассчитав теоретическое

Гиперболическое уравнение парной регрессииГиперболическая зависимость имеет место, если связь между признаками

Для оценки параметров гиперболы в случае парной зависимости используется следующая система

ПримерИмеются данные по 10 предприятиям промышленности об объеме произведенной продукции определенного

Похожие презентации

Пример.
Имеются следующие финансовые данные по 10 предприятиям промышленности (тыс. ден.

Составим систему нормальных уравнений:
Решив ее, получаем значения для оценок параметров регрессии:
а0

Гиперболическое уравнение парной регрессии
Гиперболическая зависимость имеет место, если связь между признаками

Пример
Имеются данные по 10 предприятиям промышленности об объеме произведенной продукции определенного