|
ргз по сопромату. Методические указания для выполнения расчетного задания
Пример 11. В условиях предыдущей задачи найти уравнение линейной регрессии, выражающее зависимость между заработной платой рабочих и числом уволившихся.
Решение.
1. Для определения параметров и линии регрессии составим систему нормальных уравнений:
2. Подставляя найденные в предыдущей задаче средние значения , , , получим:
3. Решая эту систему, найдем ; . Тогда уравнение регрессии:
.
Отрицательный коэффициент регрессии подтверждает то, что связь между заработной платой рабочих и текучестью кадров обратная. Вычислим коэффициент эластичности:
.
Полученный коэффициент свидетельствует о том, что при увеличении заработной платы на 1%, число увольняющихся в среднем сократиться на 2,3%.
Замечание 2. Выборочную линию регрессии можно задать также при помощи линейного уравнения , параметры и для которого находятся из системы:
или
Коэффициент называется коэффициентом регрессии. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при изменении на одну единицу.
Замечание 3. Следует иметь в виду, что и различные прямые (см. рисунок 5). Первая прямая получается в результате решения задачи о минимизации суммы квадратов отклонений по вертикали, а вторая – при решении задачи о минимизации суммы квадратов отклонений по горизонтали. Линии регрессии, заданные этими уравнениями пересекаются в точке с координатами соответствующими средним значениям корреляционно связанных между собой переменных.
Рис. 5. Линии регрессии Замечание 4. Если известны коэффициенты регрессии и , выборочные средние и , то уравнения линейной регрессии могут быть найдены по формулам.
на : на :
3.Задания для самостоятельной работы Задание 1. Для выборок а), б) и в) определить размах R, моду Mo, медиану Me, выборочное среднее , выборочную дисперсию , «исправленную» выборочную дисперсию . Для a) составить вариационный и статистический ряды; для б) найти эмпирическую функцию распределения ; для в) построить гистограмму и полигон, эмпирическую функцию распределения . а) 7, 3, 3, 6, 4, 5, 1, 2, 1, 3.
б)
| xi
| 11
| 13
| 15
| 17
| 19
| 21
| 23
|
|
| ni
| 2
| 4
| 8
| 12
| 16
| 10
| 3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| в)
| xi
| [0; 4)
| [4; 8)
| [8; 12)
| [12; 16)
| [16; 20)
| [20; 24)
|
| ni
| 1
| 1
| 3
| 2
| 1
| 1
| а) 6, 1, 4, 8, 5, 7, 2, 5, 7, 6.
б)
| xi
| 12
| 14
| 16
| 18
| 20
| 22
| 23
|
|
| ni
| 3
| 5
| 9
| 10
| 8
| 7
| 4
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| в)
| xi
| [0; 3)
| [3; 6)
| [6; 9)
| [9; 12)
| [12; 15)
| [15; 18)
|
| ni
| 4
| 1
| 2
| 3
| 3
| 1
| а) 4, 9, 5, 2, 6, 9, 3, 3, 4, 9.
б)
| xi
| 10
| 12
| 14
| 16
| 18
| 20
| 22
|
|
| ni
| 6
| 4
| 1
| 5
| 7
| 8
| 10
|
|
|
|
|
|
|
|
| в)
| xi
| [0; 6)
| [6; 12)
| [12; 18)
| [18; 24)
| [24; 30)
|
| ni
| 2
| 3
| 1
| 1
| 2
| а) 3, 7, 6, 4, 7, 1, 4, 2, 1, 2.
-
б)
| xi
| 9
| 11
| 13
| 15
| 17
| 19
| 21
|
|
| ni
| 9
| 5
| 4
| 7
| 8
| 10
| 6
|
|
|
|
|
|
|
|
| в)
| xi
| [0; 5)
| [5; 10)
| [10; 15)
| [15; 20)
| [20; 25)
|
| ni
| 1
| 3
| 4
| 2
| 1
| |
|
|