Множественный регрессионный анализ
Цель работы
По результатам наблюдений xi и yi (i = 1, 2 …n) найти оценки неизвестных параметров а0, а1 и аm . Для линейной зависимости модель множественной регрессии записывается в виде:
, (1)
Исходные данные.
Таблица 1. Исходные данные.
|
Вариант № 1 | |||
|
х1 |
х2 |
y | |
|
№ |
Na2CO3, % |
КМЦ, % |
Т, с |
|
1 |
0 |
0 |
20 |
|
2 |
8 |
0 |
22 |
|
3 |
0 |
2 |
25 |
|
4 |
8 |
2 |
28 |
|
5 |
0 |
1 |
23 |
|
6 |
9,76 |
1 |
26 |
|
7 |
4 |
0 |
21 |
|
8 |
4 |
2,4 |
27 |
|
9 |
4 |
1 |
25 |
|
10 |
4 |
1 |
25 |
Вычисление переменных.
Процедуру вычисления коэффициентов множественной регрессии рассмотрим на примере регрессии с двумя переменными (факторами):
, (2)
Для того, чтобы найти коэффициенты а0, а1 и а2 найдем некоторые произведения, представленные в таблице 2.
|
х1 |
х2 |
y |
Произведения | ||||||
|
№ |
Na2CO3, % |
КМЦ, % |
Т, с |
x12 |
x22 |
y2 |
x1x2 |
x1y |
x2y |
|
1 |
0 |
0 |
20 |
0 |
0 |
400 |
0 |
0 |
0 |
|
2 |
8 |
0 |
22 |
64 |
0 |
484 |
0 |
176 |
0 |
|
3 |
0 |
2 |
25 |
0 |
4 |
625 |
0 |
0 |
50 |
|
4 |
8 |
2 |
28 |
64 |
4 |
784 |
16 |
224 |
56 |
|
5 |
0 |
1 |
23 |
0 |
1 |
529 |
0 |
0 |
23 |
|
6 |
9,76 |
1 |
26 |
95,2576 |
1 |
676 |
9,76 |
253,76 |
26 |
|
7 |
4 |
0 |
21 |
16 |
0 |
441 |
0 |
84 |
0 |
|
8 |
4 |
2,4 |
27 |
16 |
5,76 |
729 |
9,6 |
108 |
64,8 |
|
9 |
4 |
1 |
25 |
16 |
1 |
625 |
4 |
100 |
25 |
|
10 |
4 |
1 |
25 |
16 |
1 |
625 |
4 |
100 |
25 |
|
СУММЫ |
41,76 |
10,4 |
242 |
287,2576 |
17,76 |
5918 |
43,36 |
1045,76 |
269,8 |
|
средзнач |
4,176 |
1,04 |
24,2 |
28,72576 |
1,776 |
591,8 |
4,336 |
104,576 |
26,98 |
Другие статьи
Особенности ценообразования в сфере услуг
В большинстве стран темпы развития отраслей, связанных с оказанием
различного рода услуг, в полтора-два раза выше, чем темпы роста в отраслях
добывающей и обрабатывающей промышленности. Данный процесс неизбежно приводит к
увеличению удельного веса отраслей сферы услуг в обще ...