courses:statistical_methods_of_experimental_data_handling:prac5

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Next revision
Previous revision
courses:statistical_methods_of_experimental_data_handling:prac5 [2021/01/16 10:16]
andrey.suchkov created
courses:statistical_methods_of_experimental_data_handling:prac5 [2023/02/24 13:48] (current)
andrey.suchkov
Line 1: Line 1:
-====== ​Лабороторная работа №5: Элементы регрессионного анализа. Выборочные прямые среднеквадратической регрессии. Корреляционные отношения ======+====== ​Практическая работа №5: Элементы регрессионного анализа. Выборочные прямые среднеквадратической регрессии. Корреляционные отношения ====== 
 +===== Цель работы ===== 
 +Ознакомление с основными положениями метода наименьших квадратов (МНК), со статистическими свойствами МНК оценок,​ с понятием функции регрессии и роли МНК в регрессионном анализе,​ с корреляционным отношением,​ как мерой тесноты произвольной (в том числе и линейной) корреляционной связи. 
 + 
 +===== Постановка задачи ===== 
 +Для заданной двумерной выборки $(X, Y)$ построить уравнения выборочных прямых среднеквадратической регрессии. Полученные линейные функции регрессии отобразить графически. Найти выборочное корреляционное отношение. Полученные результаты содержательно проинтерпретировать. 
 + 
 +===== Порядок выполнения работы ===== 
 +  - Отобразить двумерную выборку на графике. 
 +  - Для заданной выборки построить уравнения средней квадратичной регрессии $ x $ на $ y $ и $ y $ на $ x $ соответственно. Построить полученные прямые на множестве выборки. Объяснить результаты. 
 +  - Составить корреляционную таблицу для нахождения выборочного корреляционного отношения. Убедиться,​ что неравенства $ \eta_{xy} \geqslant |r_{xy}| $ и $ \eta_{yx} \geqslant |r_{xy}| $ выполняются. 
 +  - Для заданной выборки построить корреляционную кривую параболического вида $ y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2x^2 $, сделать выводы. 
 +  - Для заданной выборки построить корреляционную кривую в зависимости от номера варианта и сделать выводы:​ 
 +    - степенная функция:​ $ y = \beta_0x^{\beta_1} $; 
 +    - показательная функция:​ $ y = \beta_0\exp(\beta_1x) $; 
 +    - дробно-линейная функция:​ $ y = \cfrac1{\beta_0 + \beta_1x} $; 
 +    - логарифмическая функция:​ $ y = \beta_0 + \beta_1\ln x $; 
 +    - обратно пропорциональная функция:​ $ y = \beta_0 + \cfrac{\beta_1}x $; 
 +    - дробно-рациональная функция:​ $ y = \cfrac x{\beta_0 + \beta_1x} $. 
 +  - //​Дополнительное необязательное задание:​ Вычислить следующие показатели качества регрессии для каждой кривой и сделать выводы://​ 
 +    - //​теоретический коэффициент детерминации $ R^2 $;// 
 +    - //​средняя квадратическая ошибка $ S_{\varepsilon} $;// 
 +    - //​средняя ошибка аппроксимации (приближения) $ A $.// 
 +===== Содержание отчёта ===== 
 +  - Цель работы. 
 +  - Краткое изложение основных теоретических понятий. 
 +  - Постановка задачи с кратким описанием порядка выполнения работы. 
 +  - Необходимые формулы,​ рисунки и таблицы. 
 +  - Краткие выводы по полученным результатам. 
 +  - Общий вывод по проделанной работе. 
 +  - Код программы (если имеется). 
 + 
 +===== Вопросы для самоконтроля ===== 
 +  - Сформулировать основную идею метода наименьших квадратов. 
 +  - Статистические свойства оценок,​ получаемых с помощью метода наименьших квадратов. 
 +  - Метод наименьших квадратов в регрессионном анализе. 
 +  - Построение выборочных прямых среднеквадратической регрессии с использованием метода наименьших квадратов. 
 +  - Дать определение понятия корреляционного отношения и охарактеризовать его свойства. 
 +  - Сформулировать алгоритм вычисления выборочного корреляционного отношения.
  
courses/statistical_methods_of_experimental_data_handling/prac5.1610792172.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)