Часть1
Построить однофакторную модель зависимости результативного признака от факторного признака в соответствии с вариантами заданий.
1) Определить значения описательных статистик для факторного и результативного признаков (среднее, дисперсия, мода, медиана) и объяснить их.
2) Построить диаграмму рассеяния зависимой и независимой переменных. Объяснить возможные причины корреляции этих переменных.
3) Определить силу и направление связи между переменными. Оценить значимость коэффициента корреляции. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторного признака.
4) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели.
5) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторной переменной.
6) Построить график остатков и проанализировать его.
7) Представить зависимость между двумя переменными графически (на диаграмме рассеяния). Есть ли основание для использования нелинейных форм зависимостей?
Часть 2.
Построить многофакторную модель зависимости результативного признака Y от факторных признаков Х в соответствии с вариантами заданий.
1) Определить силу и направление связи между результативной переменной и каждой факторной переменной и, в общем, между результативной переменной и всеми значимыми факторными переменными. Оценить значимость множественного коэффициента корреляции. Определить тесноту связи между результативным признаком и каждым из факторных признаков при исключении влияния других признаков. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторных признаков.
2) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели.
3) Проверить модель на мультиколлинеарность, обоснованно отобрать факторы в модель и построить уравнение регрессии.
4) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторных переменных.
5) Построить график остатков и проанализировать его.
Часть 3.
Для данных части 1 рассчитать параметры нелинейных функций зависимости y от x и оценить каждую модель с помощью средней ошибки аппроксимации и индекса корреляции. Выбрать наилучшую с точки зрения этих показателей модель.
Построить однофакторную модель зависимости результативного признака от факторного признака в соответствии с вариантами заданий.
1) Определить значения описательных статистик для факторного и результативного признаков (среднее, дисперсия, мода, медиана) и объяснить их.
2) Построить диаграмму рассеяния зависимой и независимой переменных. Объяснить возможные причины корреляции этих переменных.
3) Определить силу и направление связи между переменными. Оценить значимость коэффициента корреляции. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторного признака.
4) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели.
5) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторной переменной.
6) Построить график остатков и проанализировать его.
7) Представить зависимость между двумя переменными графически (на диаграмме рассеяния). Есть ли основание для использования нелинейных форм зависимостей?
Часть 2.
Построить многофакторную модель зависимости результативного признака Y от факторных признаков Х в соответствии с вариантами заданий.
1) Определить силу и направление связи между результативной переменной и каждой факторной переменной и, в общем, между результативной переменной и всеми значимыми факторными переменными. Оценить значимость множественного коэффициента корреляции. Определить тесноту связи между результативным признаком и каждым из факторных признаков при исключении влияния других признаков. Определить какая часть вариации результативного признака объясняется влиянием факторных признаков.
2) Построить уравнение регрессии. Оценить значимость коэффициентов регрессии. Оценить адекватность модели.
3) Проверить модель на мультиколлинеарность, обоснованно отобрать факторы в модель и построить уравнение регрессии.
4) Спрогнозировать значение результативной переменной при указанном значении факторных переменных.
5) Построить график остатков и проанализировать его.
Часть 3.
Для данных части 1 рассчитать параметры нелинейных функций зависимости y от x и оценить каждую модель с помощью средней ошибки аппроксимации и индекса корреляции. Выбрать наилучшую с точки зрения этих показателей модель.