Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Приведите графики построенных уравнений регрессии.






- гиперболической у = а *

Для построения этой модели необходимо произвести замену переменных путем введения новой переменной Х = 1/х.

Тогда гиперболическое уравнение примет вид:

У = а + b * Х - линейное уравнение регрессии.

Фрагменты регрессионного анализа представлены на рисунке.

Регрессионная статистика      
Множественный R 0, 347550957      
R-квадрат 0, 120791668      
Нормированный R-квадрат 0, 032870834      
Стандартная ошибка 5392215, 017      
Наблюдения        
         
Дисперсионный анализ
  df SS MS F
Регрессия   3, 99466E+13 3, 99466E+13 1, 37386855
Остаток   2, 9076E+14 2, 9076E+13  
Итого   3, 30706E+14    
         
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 5251385, 954 1909209, 823 2, 750554649 0, 020458762
1/х3 -3, 18778E+12 2, 71967E+12 -1, 172121389 0, 268315712
                 

- степенной у = а * х b

Для построения этой модели произведем линеаризацию переменных. Для этого прологарифмируем обе части уравнения:

lg у = lg а + b * lg x.

Обозначим У = lg у, Х = lg x, А = lg а. Тогда уравнение примет вид:

У = А + b * Х - линейное уравнение регрессии.

Фрагменты регрессионного анализа представлены на рисунке.

Регрессионная статистика      
Множественный R 0, 836304085      
R-квадрат 0, 699404523      
Нормированный R-квадрат 0, 669344975      
Стандартная ошибка 0, 232883247      
Наблюдения        
         
Дисперсионный анализ
  df SS MS F
Регрессия   1, 26189288 1, 26189288 23, 26730026
Остаток   0, 542346068 0, 054234607  
Итого   1, 804238947    
         
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 2, 655313983 0, 773382446 3, 433377621 0, 006402113
log X 0, 551379626 0, 114308287 4, 823619 0, 000698427
                 

Уравнение регрессии будет иметь вид:

У = 2, 655313983 + 0, 551379626 *Х

Перейдем к исходным переменным у и х, выполнив потенцирование данного уравнения:

у = 10 2, 655313983 * х 0, 551379626

откуда

у = 452, 1827424 * х 0, 551379626

- показательной. у = а * b x

Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого прологарифмируем обе части уравнения:

lg y = lg а + х * lg b.

Обозначим У = lgy, А = lg а, B = lg b.

Тогда показательное уравнение примет вид:

У = А + B * х - линейное уравнение регрессии.

Фрагменты регрессионного анализа представлены на рисунке.

Регрессионная статистика      
Множественный R 0, 849101164      
R-квадрат 0, 720972787      
Нормированный R-квадрат 0, 693070065      
Стандартная ошибка 0, 224372852      
Наблюдения        
         
Дисперсионный анализ
  df SS MS F
Регрессия   1, 300807182 1, 300807182 25, 83879824
Остаток   0, 503431766 0, 050343177  
Итого   1, 804238947    
         
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 6, 1338459 0, 079904297 76, 76490643 3, 43636E-15
X3 1, 80008E-08 3, 54124E-09 5, 083187803 0, 000475564
                 

 

Перейдем к исходным переменным у и х, выполнив потенцирование данного уравнения:

= 10 6.1338459 * (10 1.80008E-08)х

откуда

у = 1360961.69 * 1.0000000041x


 


Поделиться с друзьями:

mylektsii.su - Мои Лекции - 2015-2024 год. (0.007 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал