ТВиМС - ПРИМЕР ВЫПОЛНЕНИЯ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ. Задача Бросают три игральные кости. Найти вероятность того, что на верхних гранях появится число очков, сумма которых делится на пять

• Название: Задача Бросают три игральные кости. Найти вероятность того, что на верхних гранях появится число очков, сумма которых делится на пять
• Анкор: ТВиМС - ПРИМЕР ВЫПОЛНЕНИЯ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ.doc
• Дата: 16.05.2017
• Размер: 0.76 Mb.
• Имя файла: ТВиМС - ПРИМЕР ВЫПОЛНЕНИЯ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ.doc
• Тип: Задача; #7695
• страница: 4 из 4

Тема : Корреляционный и регрессионный анализ.
Задача 3. По заданной выборке (, ) найти:

1. 
   коэффициент корреляции;
   
2. 
   уравнения линейной регрессии на и на ;
   
3. 
   построить корреляционное поле и графики прямых регрессии.
   

23	-115	18	-90	10	-48	19	-91	18	-84
9	-44	12	-55	24	-115	6	-26	22	-107
18	-84	18	-83	11	-54	15	-71	13	-64
11	-51	14	-64	22	-109	8	-38	14	-64
22	-106	9	-43	16	-74	17	-85	15	-71
13	-60	8	-37	24	-118	18	-87	6	-28
7	-31	22	-109	13	-64	8	-35	8	-35
12	-56	12	-54	14	-67	14	-68	21	-102
10	-46	16	-79	17	-80	18	-87	22	-105

Решение.

Линейное уравнение регрессии является наиболее простой моделью корреляционной связи. Уравнения линий регрессии можно найти по формулам:

на : ; (1)

на : . (2)

Следует иметь в виду, что это две различные прямые. 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.

В уравнении (1) коэффициент , который называется коэффициентом регрессии на на , показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при увеличении переменной на одну единицу.

В уравнении (2) коэффициент , который называется коэффициентом регрессии на , показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная при увеличении переменной на одну единицу.
При прямолинейной форме связи показатель тесноты связи определяется по формуле коэффициента линейной корреляции:

.

Качественная оценка значения коэффициента линейной корреляции осуществляется на основе шкалы Чеддока:

Значения показателя тесноты связи	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
Характеристика силы связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Высокая	Весьма высокая

Чем ближе к единице, тем сильнее связь между признаками.

Для вычисления коэффициента линейной корреляции для факторного () и результативного () признаков, а также коэффициентов уравнения регрессии, составим расчетную таблицу:

№
1	23	-115	529	13225	-2645
2	9	-44	81	1936	-396
3	18	-84	324	7056	-1512
4	11	-51	121	2601	-561
5	22	-106	484	11236	-2332
6	13	-60	169	3600	-780
7	7	-31	49	961	-217
8	12	-56	144	3136	-672
9	10	-46	100	2116	-460
10	18	-90	324	8100	-1620
11	12	-55	144	3025	-660
12	18	-83	324	6889	-1494
13	14	-64	196	4096	-896
14	9	-43	81	1849	-387
15	8	-37	64	1369	-296
16	22	-109	484	11881	-2398
17	12	-54	144	2916	-648
18	16	-79	256	6241	-1264
19	10	-48	100	2304	-480
20	24	-115	576	13225	-2760
21	11	-54	121	2916	-594
22	22	-109	484	11881	-2398
23	16	-74	256	5476	-1184
24	24	-118	576	13924	-2832
25	13	-64	169	4096	-832
26	14	-67	196	4489	-938
27	17	-80	289	6400	-1360
28	19	-91	361	8281	-1729
29	6	-26	36	676	-156
30	15	-71	225	5041	-1065
31	8	-38	64	1444	-304
32	17	-85	289	7225	-1445
33	18	-87	324	7569	-1566
34	8	-35	64	1225	-280
35	14	-68	196	4624	-952
36	18	-87	324	7569	-1566
37	18	-84	324	7056	-1512
38	22	-107	484	11449	-2354
39	13	-64	169	4096	-832
40	14	-64	196	4096	-896
41	15	-71	225	5041	-1065
42	6	-28	36	784	-168
43	8	-35	64	1225	-280
44	21	-102	441	10404	-2142
45	22	-105	484	11025	-2310
∑	667	-3184	11091	255774	-53238

Вычислим средние значения:

;

;

;

;

.
Выборочная дисперсия и среднеквадратическое отклонение переменной :

; ;
Выборочная дисперсия и среднеквадратическое отклонение переменной :

; .
Вычислим коэффициент корреляции:

=
Коэффициент корреляции –0,998. Абсолютное значение коэффициента корреляции близко к единице. Это дает возможность на основании шкалы Чеддока сделать вывод о том, что связь между факторным и результативным признаками весьма высокая. Отрицательное значение коэффициента свидетельствует о том, что связь обратная.
Найдем уравнение линии регрессии на :



-70,76; 14,82; –0,998; 5,174; 26,03.

Подставляем полученные значения в уравнение:

. Отсюда

(это означает, что при увеличении переменной на одну единицу переменная в среднем увеличивается на –5,0209 единиц, т.е. уменьшается на 5,0209 единиц).

Уравнение линии регрессии на :



. Отсюда

= –0,1984+0,7831 (это означает, что при увеличении переменной на одну единицу переменная в среднем уменьшается на 0,1984 единиц).

Строим корреляционное поле. Для этого на координатной плоскости отмечаем все заданные пары чисел (,) (всего 45 точек). На этом же графике строим полученные линии регрессии.



Прямые регрессии на и на пересекаются в точке с координатами , в нашем примере (14,82; -70,76).