Методичка 2020. МетодичкаТВ_и_МС_2020. Миниобранауки россии

• Название: Миниобранауки россии
• Анкор: Методичка 2020
• Дата: 30.12.2022
• Размер: 1.04 Mb.
• Имя файла: МетодичкаТВ_и_МС_2020.doc
• Тип: Курсовая; #869818
• страница: 8 из 8

Контрольное задание

Исходные данные для 20 наблюдений приведены в таблице.

	X0	X1	X2	X3	X4	X5
1	9,7	1,59	,26	2,05	,32	,14
2	8,4	,34	,28	,46	,59	,66
3	9,0	2,53	,31	2,46	,30	,31
4	9,9	4,63	,40	6,44	,43	,59
5	9,6	2,16	,26	2,16	,39	,16
6	8,6	2,16	,30	2,69	,32	,17
7	12,5	,68	,29	,73	,42	,23
8	7,6	,35	,26	,42	,21	,08
9	6,9	,52	,24	,49	,20	,08
10	13,5	3,42	,31	3,02	1,37	,73
11	9,7	1,78	,30	3,19	,73	,17
12	10,7	2,40	,32	3,30	,25	,14
13	12,1	9,36	,40	11,51	,39	,38
14	9,7	1,72	,28	2,26	,82	,17
15	7,0	,59	,29	,60	,13	,35
16	7,2	,28	,26	,30	,09	,15
17	8,2	1,64	,29	1,44	,20	,08
18	8,4	,09	,22	,05	,43	,20
19	13,1	,08	,25	,03	,73	,20
20	8,7	1,36	,26	,17	,99	,42

В соответствии со своим вариантом необходимо:

• 
  построить 3 уравнения линейной регрессии, последовательно увеличивая число факторных переменных от одной до 3;
  
• 
  определить оценки параметров в уравнениях регрессии;
  
• 
  определить качество полученных уравнений регрессии и их статистическую значимость;
  
• 
  оценить статистическую значимость параметров регрессии;
  
• 
  построить графики остатков для полученных регрессий;
  
• 
  выбрать лучшую модель;
  
• 
  для этой модели рассчитать нормированные коэффициенты _j
  

По каждому пункту сделать выводы.
Варианты задания определяются по списку следующим образом.

В качестве независимой переменной используйте X0

№	X1	X2	X3	X4	X5
1	+		+		+
2	+	+			+
3	+	+	+
4	+		+	+
5	+	+	+
6		+	+	+
7		+	+		+
8		+		+	+
9		+		+

В качестве независимой переменной используйте X1

№	X0	X2	X3	X4	X5
10	+		+		+
11	+	+			+
12	+	+	+
13	+		+	+
14	+	+	+
15		+	+	+
16		+	+		+
17		+		+	+
18		+		+

В качестве независимой переменной используйте X2

№	X0	X1	X3	X4	X5
19	+		+		+
20	+	+			+
21	+	+	+
22	+		+	+
24	+	+	+
25		+	+	+
26		+	+		+
27		+		+	+
28		+		+

Список литературы

1. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В.Е. Гмурман. – 10-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2004. – 479 с.

2. Ветров, А.Н. Статистические программные системы: учебное
пособие ⁄ А.Н. Ветров, А.Л. Борисов, Ю.Г. Козлова. – Тверь: Тверской
государственный технический университет, 2014. – 152 с.

3. Ветров, А.Н. Методические указания и задания к курсовой работе по дисциплине Теория вероятностей и статистика / А.Н. Ветров. – Тверь: ТвГТУ, 2017. – 25 с.

5. Дисперсионный двухфакторный анализ [Электронный ресурс] // refdb.ru: сайт. – Режим доступа: https://refdb.ru/look/1210036.html

5. Шеффе, Г. Дисперсионный анализ / Г. Шеффе. – М.: Наука, 1980. 512 с.