Построить поле корреляции для заданной совокупности наблюдений, на основе визуального анализа удалить из выборки аномальные наблюдения (не более 5% от исходного числа), добиваясь увеличения коэффициента детерминации для линейной модели парной регрессии.
Используя встроенные функции MS Excel, для скорректированной выборки наблюдений построить модели парной регрессии для 6 заданных функций регрессии: линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической. Для каждой из построенных моделей определить коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент эластичности. Прокомментировать качество построенных моделей.
Привести расчетные формулы и выполнить вычисления параметров уравнения парной линейной регрессии, показателей статистической значимости уравнения регрессии в целом, коэффициентов регрессии и корреляции, точечного и интервального прогноза. Используя надстройку Excel “Анализ данных” и матричные вычисления, продублировать вычисления параметров модели парной линейной регрессии и всех показателей, характеризующих ее качество.
С помощью пакета STATISTICA провести расчеты для линейной, гиперболической и обратной функций регрессии. Построить график с доверительными интервалами прогноза для линейной регрессии.
Проанализировать возможность улучшения качества модели регрессии за счет применения нелинейных функций регрессии и удаления некоторых наблюдений (не более 10%).
Евгения
КГТУ
Замечательный автор, работа была выполнена быстро и качественно!! Рекомендую.
Евгений
ГУАП
Работа выполнена очень качественно и без нареканий !!!!! Огромное спасибо !
Анель
Синергия Омский ф-л
Спасибо! Я получила 4 и меня это вполне устраивает. Работа была выполнена досрочно и недорого!
Виктория
КФ ЧелГУ
Анастасия спасибо вам огромное !!все верно буду заказывать ещё и советовать вас друзьям)сп...