Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 269 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Приложение A. Обработка данных на компьютере
> with(Statistics):
> n:=50:
> X0:=Vector[column](n, 1):
> X1:=Vector[column](Sample(Normal(2,1), n)):
> epsilon:=Vector[column](Sample(Normal(0, 3), n)):
> Z:=0.5*X0 + 4*X1 + epsilon:
Построим поле наблюдений и оценим “на глазок”, годит-
ся ли линейная модель. Для этого воспользуемся опцией fit
функции ScatterP lot().
> ScatterPlot(X1, Z, fit=[a+b*x1, x1], symbol=circle,
> thickness=3, labels=[x1, z]);
0
5
10
15
20
z
1 2 3 4
x1
Как видно из рисунка, линейная модель вполне подходит.
Оценим ее коэффициенты и стандартное отклонение остатков.
269

Страницы