9. Для оценки качества уравнений регрессии определим относительную погрешность с использованием остаточного среднего квадратического отклонения σ и средней относительной погрешности.
• Формула для относительного среднего квадратического отклонения σr:
• Для уравнения
y=14.070+0.282⋅x:
• Относительная погрешность σr:
Для уравнения x=−5.053+1.268⋅y, расчет аналогичен, но с заменой x и y:
1. Остаточное среднее квадратическое отклонение (σx):
Относительная погрешность (σr):
10. Коэффициент детерминации R2 равен 0.356 или 35.6%.
Это означает, что 35.6% вариации зависимой переменной y объясняется уравнением регрессии. Остальные 64.4% связаны с другими факторами или случайной ошибкой.
• Это относительно низкое значение, что может указывать на:
o Слабую линейную зависимость между x1 и y1.
o Наличие других факторов, влияющих на x1 и y1, но не учтённых в модели.
o Возможность нелинейной зависимости между переменными.
Вывод: Уравнение регрессии выявляет существующую линейную зависимость между x и y. Коэффициент наклона подтверждает, что при увеличении x значение y также возрастает.
На графике представлены:
Синие точки — исходные данные (x1,y1).
Красная линия — линия регрессии, описывающая зависимость y1 от x1 согласно уравнению y=14.070+0.282⋅xy = 14.070 + 0.282
- Курсовая работа
- Дипломная работа
- Контрольная работа
- Реферат
- Отчет по практике
- Магистерская работа
- Статья
- Эссе
- Научно-исследовательская работа
- Доклад
- Глава диплома
- Ответы на билеты
- Презентация
- Диссертация
- Доработка заказа клиента
- Аспирантский реферат
- Монография
- ВКР
- Дипломная работа MBA
- Компьютерный набор текста
- Речь к диплому
- Тезисный план
- Чертёж
- Диаграммы, таблицы
- ВАК
- Перевод
- Бизнес план
- Научная статья
- Рецензия
- Лабораторная работа
- Решение задач
