Sidebar






Old

courses:statistical_methods_of_experimental_data_handling:prac5

This is an old revision of the document!


Лабораторная 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

  1. Отобразить двумерную выборку на графике.
  2. Для заданной выборки построить уравнения средней квадратичной регрессии $ x $ на $ y $ и $ y $ на $ x $ соответственно. Построить полученные прямые на множестве выборки. Объяснить результаты.
  3. Составить корреляционную таблицу для нахождения выборочного корреляционного отношения. Убедиться, что неравенства $ \eta_{xy} \geqslant |r_{xy}| $ и $ \eta_{yx} \geqslant |r_{xy}| $ выполняются.
  4. Для заданной выборки построить корреляционную кривую параболического вида $ y = \beta_2x^2 + \beta_1x + \beta_0 $, а также корреляционную кривую в зависимости от номера варианта:
    1. Экспоненциальная функция – $ y = \beta_0\exp(\beta_1x) $
    2. Логарифмическая функция – $ y = \beta_0\ln(\beta_1x) $
    3. Степенная функция – $ y = \beta_0x^{\beta_1} $
    4. Обратная функция – $ y = \cfrac1{\beta_1x + \beta_0} $
    5. Гиперболическая функция – $ y = \cfrac{\beta_1}x + \beta_0 $
  5. Вычислить показатели качества регрессии для каждой кривой. Сделать выводы.

Содержание отчёта

  1. Цель работы.
  2. Краткое изложение основных теоретических понятий.
  3. Постановка задачи с кратким описанием порядка выполнения работы.
  4. Необходимые формулы, рисунки и таблицы.
  5. Краткие выводы по полученным результатам.
  6. Общий вывод по проделанной работе.
  7. Код программы (если имеется).

Вопросы для самоконтроля

  1. Сформулировать основную идею метода наименьших квадратов.
  2. Статистические свойства оценок, получаемых с помощью метода наименьших квадратов.
  3. Метод наименьших квадратов в регрессионном анализе.
  4. Построение выборочных прямых среднеквадратической регрессии с использованием метода наименьших квадратов.
  5. Дать определение понятия корреляционного отношения и охарактеризовать его свойства.
  6. Сформулировать алгоритм вычисления выборочного корреляционного отношения.
courses/statistical_methods_of_experimental_data_handling/prac5.1612116213.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)