<<
>>

2.4. Построение линейной регрессионной модели

По формуле (5) определим выборочный коэффициент корреляции, для чего сначала вычислим

,

.

Так как полученный коэффициент равен 0,98, то линейная связь между признаками и весьма высокая.

Найдем выборочные коэффициенты регрессии:

; .

Следовательно, выборочное уравнение прямой линии регрессии на (6) имеет вид

; .

Выборочное уравнение прямой линии регрессии на (7) имеет вид

; .

Точкой пересечения двух прямых является точка .

2
1

Рисунок 1 – Прямые линии регрессии

1:

2:

<< | >>
Источник: Баранова Ирина Михайловна, Часова Наталья Александровна. Методические указания по выполнению расчетно-графической работы “Основы линейного и нелинейного регрессионногои корреляционного анализов” Брянск - 2007. 2007

Еще по теме 2.4. Построение линейной регрессионной модели:

  1. 1.5. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И ИЗМЕНЕНИЯ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ
  2. 2.1 Методы построения геометрии модели и расчетной области объекта
  3. 2.2. Обзор методов и моделей прогнозирования развития социально-экономических систем
  4. Существует ли линейная регрессионная зависимость?
  5. 6.1.4. Пошаговая процедура построения модели
  6. 6.1.7. Команда построения линейной модели регрессии
  7. ГЛАВА 6. ПОПЫТКА ПОСТРОЕНИЯ БИФУРКАЦИОННО- АТТРАКТОРНОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ТЕОРИЙ (НА ПРИМЕРЕ НКМ И ОТО)
  8. 2.2. Лабораторная работа № 2. Применение регрессионных моделей для анализа и прогнозирования спроса на продукцию фирмы
  9. 2.6. Приложение к лабораторным работам
  10. 5.3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели