Исследование корреляционной зависимости по выборке,построение линейной регрессии

Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ЗАДАЧИ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ
ВАРИАНТ 11
ЗАДАНИЕ 1
ЗАДАНИЕ 2
ЗАДАНИЕ 3
ЗАДАНИЕ 4
ЗАДАНИЕ 5
ЗАДАНИЕ 6
ЗАДАНИЕ 7
ЛИТЕРАТУРА

Исследование корреляционной зависимости по выборке,построение линейной регрессии

В ходе регрессионного анализа решаются две основные задачи:
построение уравнения регрессии, т.е. нахождение вида зависимости между результатным показателем и независимыми факторами x1, x2, ..., xn.
оценка значимости полученного уравнения, т.е. определение того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у.
В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - одностороннюю зависимость, т.е. связь, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный.
Для построения уравнения регрессии может быть использован метод наименьших квадратов (МНК).
Пусть в результате измерений в процессе опыта получена таблица некоторой зависимости f(x):
Требуется найти функцию заданного вида
y=F(x)
которая в точках x1, x2, ..., xn принимает значения как можно более близкие к табличным значениям y1, y2, ..., yn.