Регрессионный анализ данных на ПК в примерах и задачах (система Statistica). Богатова В.П. - 34 стр.

�
ln f ( x ) =0.8533 +0.5340 ln x −0.1118 ln 2 x +0.1663ln y −0.126 ln 2 y +0.1502 ln x ln y


                              ЗАДАНИЯ К РАБОТАМ

                                   Задание к работе № 1

    1. Выполнить примеры 1 - 3.
    2. Используя индивидуальный вариант двумерной выборки построить и исследовать про-
       стую линейную регрессионную модель.

                                Отчет должен содержать
•   Постановку задачи и краткое изложение сущности регрессионного анализа (простая линей-
    ная модель).
•   Вычислительные формулы и свойства оценок коэффициентов простой линейной модели,
    полученных методом наименьших квадратов.
•   Таблицу данных.
•   Иоговую таблицу регрессионного анализа.
•   Построенную модель, графики.
•   Таблицу дисперсионного анализа.
•   Статистические выводы.
                                    Задание к работе № 2

    3. Выполнить примеры 4-5.
    4. Используя вариант набора данных построить и исследовать линейную модель множест-
       венной регрессии.

                                Отчет должен содержать
•   Постановку задачи.
•   Вычислительные формулы и свойства оценок коэффициентов модели и дисперсии σ2 оши-
    бок.
•    Таблицу данных.
•   Итоговую таблицу регрессионного анализа.
•   Построенную модель с анализом ее качества.

                                   Задание к работе № 3

    5. Выполнить примеры 6-10. Оценить визуально адекватность моделей                ис-
       ходным данным.
    6. Используя вариант набора данных построить и исследовать линейную модель множест-
       венной регрессии.

                                Отчет должен содержать
•   Постановку задачи.
•   Таблицу данных.
•   Итоговую таблицу регрессионного анализа с комментариями
•   Построенную модель с анализом ее качества.