<<
>>

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. 6.1. Классическая линейная модель регрессионного анализа
  2. 5.3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
  3. 2.8. Построение квадратичной регрессионной модели по методу наименьших квадратов
  4. 7.2. Построение экономико- математических моделей задач линейного программирования
  5. 6.1.7. Команда построения линейной модели регрессии
  6. Существует ли линейная регрессионная зависимость?
  7. 1.12. Проверка адекватности регрессионной модели
  8. 2.3. Регрессионные модели оценки ставки восстановления
  9. 2.12. Проверка адекватности регрессионной модели
  10. Проверка адекватности регрессионной модели