Проверка критерия Фишера

> #infolevel[Statistics]: = 1:

> TwoSampleFTest(convert(Y, array), convert(Y1, array), 1, confidence=.95): result: =rhs(%[1]):

> # confidence - доверительня вероятность критерия

> if(result)then print(" Модель адекватна по критерию Фишера") else print(" Адекватность не подверждена")end if;

Многофакторная регрессия

> restart: with(Statistics): with(plots):

> X1: =[0.23, 0.24, 0.19, 0.17, 0.23, 0.43, 0.31, 0.26, 0.49, 0.36, 0.37, 0.43, 0.35, 0.38, 0.42, 0.3, 0.32, 0.25, 0.31, 0.26, 0.37, 0.29, 0.34, 0.23, 0.17, 0.29, 0.41, 0.41, 0.22, 0.29];

> X2: =[0.78, 0.75, 0.68, 0.7, 0.62, 0.76, 0.73, 0.71, 0.69, 0.73, 0.68, 0.74, 0.66, 0.72, 0.68, 0.77, 0.78, 0.78, 0.81, 0.79, 0.77, 0.78, 0.72, 0.79, 0.77, 0.8, 0.71, 0.79, 0.76, 0.78];

> X3: =[0.4, 0.26, 0.4, 0.5, 0.4, 0.19, 0.25, 0.44, 0.17, 0.39, 0.33, 0.25, 0.32, 0.02, 0.06, 0.15, 0.08, 0.2, 0.2, 0.3, 0.24, 0.1, 0.11, 0.47, 0.53, 0.34, 0.2, 0.24, 0.54, 0.4];

> Y: =[9.26, 9.38, 12.11, 10.81, 9.35, 9.87, 8.17, 9.12, 5.88, 6.3, 6.22, 5.49, 6.5, 6.61, 4.32, 7.37, 7.02, 8.25, 8.15, 8.72, 6.64, 8.1, 5.52, 9.37, 13.17, 6.67, 5.68, 5.22, 10.02, 8.16];

> XX: =RandomVariable(StudentT(Count(Y)-2.0)):

Корреляционная матрица

> CorrelationMatrix(LinearAlgebra[Transpose](Matrix([Y, X1, X2, X3])));

Формируем транспонированную матрицу значений независимых переменных

> M: =LinearAlgebra[Transpose](Matrix([X1, X3]));

Постороение модели

> f1: =Fit(a*x1+c*x3+d, M, Y, [x1, x3]);

>

> m: =Fit(a*x1+c*x3+d, M, Y, [x1, x3], output=solutionmodule):