Модель регрессии

Автор: Пользователь скрыл имя, 04 Декабря 2011 в 16:46, контрольная работа

Описание работы

Сформулируем уравнение регрессии:

Уравнение регрессии будет иметь вид:



где – у - число побед

х1 – среднее число очков (ERA)

Работа содержит 1 файл

Имеются статистические данные по результатам игры разных команд.doc

— 261.50 Кб (Скачать)

     

    Тогда частный коэффициент корреляции между у и х1, при устраненном  влиянии х2

    =0,74

    Тогда частный коэффициент корреляции между у и х2, при устраненном влиянии х1

    =0,18

    Таким образом, связь между у и х1 при устраненном влиянии х2 тесная, однако так как соответствующий  коэффициент парный больше по абсолютной величине, то делаем вывод, что х2 увеличивает связь между у и х1. То же самое можно сказать и о связи между у и х2, х1 увеличивает связь между ними, так как частный коэффициент меньше чем соответствующий парный.

  1. Какой из показателей позволяет точнее предсказать количество побед узнаем на основе расчета стандартизованных коэффициентов регрессии, для этого разделим коэффициенты на соответствующие средние квадратические отклонения и вычтем среднее значение (другими словами построим уравнение регрессии для центрировано-нормированных значений). 
 

    

Таким образом, показатель ERA позволяет точнее предсказать количество побед, так как коэффициент регрессии стандартизированный для него больше. 
 
 

Приложения

Исходные данные

Победы E.R.A. Очки
99 3,69 791
67 4,46 751
93 3,75 870
81 4,53 772
74 4,91 697
55 4,93 837
62 5,21 728
94 4,12 861
103 3,87 897
103 3,68 826
93 4,07 859
55 5,29 680
72 5,15 631
78 4,8 710
98 3,92 879
101 3,13 746
67 4,29 694
78 4,27 750
73 5,2 718
79 4,36 669
84 4 754
92 3,69 745
56 4,73 634
83 3,97 792
75 3,89 757
80 4,17 730
72 4,23 728
97 3,7 753
66 4,62 718
95 3,54 777
 
Модельные Y Остатки
93,08 5,92
77,06 -10,06
96,53 -3,53
77,01 3,99
65,95 8,05
73,60 -18,60
62,37 -0,37
89,41 4,59
95,93 7,07
95,26 7,74
90,19 2,81
58,20 -3,20
57,90 14,10
68,65 9,35
94,01 3,99
100,49 0,51
76,83 -9,83
80,39 -2,39
61,98 11,02
74,15 4,85
85,43 -1,43
90,44 1,56
65,55 -9,55
88,14 -5,14
87,57 -12,57
81,03 -1,03
79,85 -7,85
90,72 6,28
72,32 -6,32
94,95 0,05

Информация о работе Модель регрессии