Файл: Для анализа зависимости цены автомобиля y от его возраста Х.doc
Добавлен: 18.10.2024
Просмотров: 11
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
ỹi | ỹi -yi | (ỹi -yi )2 | (xi1-x1)2 | Sy | 1,761Sy | ỹн | ỹв |
14,25 | -0,15 | 0,02 | 0,04 | 0,07 | 0,12 | 14,13 | 14,37 |
17,21 | 0,31 | 0,10 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
12,77 | -0,23 | 0,05 | 1,41 | 0,08 | 0,14 | 12,63 | 12,91 |
9,81 | 0,21 | 0,04 | 10,16 | 0,12 | 0,22 | 9,59 | 10,03 |
9,81 | 0,01 | 0,00 | 10,16 | 0,12 | 0,22 | 9,59 | 10,03 |
9,81 | 0,21 | 0,04 | 10,16 | 0,12 | 0,22 | 9,59 | 10,03 |
17,21 | 0,41 | 0,17 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
14,25 | -0,55 | 0,30 | 0,04 | 0,07 | 0,12 | 14,13 | 14,37 |
9,81 | 0,01 | 0,00 | 10,16 | 0,12 | 0,22 | 9,59 | 10,03 |
17,21 | 0,31 | 0,10 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
15,73 | -0,27 | 0,07 | 0,66 | 0,07 | 0,13 | 15,60 | 15,86 |
17,21 | -0,19 | 0,04 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
17,21 | 0,01 | 0,00 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
17,21 | -0,19 | 0,04 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
15,73 | 0,03 | 0,00 | 0,66 | 0,07 | 0,13 | 15,60 | 15,86 |
17,21 | 0,11 | 0,01 | 3,29 | 0,09 | 0,16 | 17,05 | 17,37 |
Σ | | 0,9848 | 66,44 | | | | |
, для каждого xi1 рассчитаем
,
, где . Результаты расчетов для каждого приведены в таблице 4.
Значения определяют доверительный интервал для каждого . Линию регрессии и доверительную полосу изобразим на рисунке 1.
Найдем доверительную полосу для уравнения регрессии , построим вспомогательную таблицу: (таблица 5)
ỹi | ỹi -yi | (ỹi -yi )2 | (xi2-x2)2 | Sy | 1,761Sy | ỹн | ỹв |
15,09 | 0,69 | 0,48 | 6,57 | 0,25 | 0,45 | 14,64 | 15,54 |
15,31 | -1,59 | 2,53 | 12,69 | 0,26 | 0,45 | 14,86 | 15,76 |
13,99 | 0,99 | 0,98 | 5,94 | 0,25 | 0,45 | 13,54 | 14,44 |
9,37 | -0,23 | 0,05 | 549,32 | 0,52 | 0,91 | 8,46 | 10,28 |
10,69 | 0,89 | 0,79 | 304,07 | 0,42 | 0,74 | 9,95 | 11,43 |
9,15 | -0,45 | 0,20 | 597,19 | 0,54 | 0,94 | 8,21 | 10,09 |
15,75 | -1,05 | 1,10 | 30,94 | 0,27 | 0,48 | 15,27 | 16,23 |
16,41 | 1,61 | 2,59 | 73,32 | 0,30 | 0,53 | 15,88 | 16,94 |
10,69 | 0,89 | 0,79 | 304,07 | 0,42 | 0,74 | 9,95 | 11,43 |
15,09 | -1,81 | 3,28 | 6,57 | 0,25 | 0,45 | 14,64 | 15,54 |
16,63 | 0,63 | 0,40 | 91,44 | 0,31 | 0,55 | 16,08 | 17,18 |
17,95 | 0,55 | 0,30 | 242,19 | 0,39 | 0,69 | 17,26 | 18,64 |
17,07 | -0,13 | 0,02 | 133,69 | 0,34 | 0,59 | 16,48 | 17,66 |
17,07 | -0,33 | 0,11 | 133,69 | 0,34 | 0,59 | 16,48 | 17,66 |
15,31 | -0,39 | 0,15 | 12,69 | 0,26 | 0,45 | 14,86 | 15,76 |
16,85 | -0,25 | 0,06 | 111,57 | 0,32 | 0,57 | 16,28 | 17,42 |
Σ | | 13,8344 | 2615,9375 | | | | |
, для каждого xi1 рассчитаем
,
, где . Результаты расчетов для каждого приведены в таблице 5.
Значения определяют доверительный интервал для каждого . Линию регрессии и доверительную полосу изобразим на рисунке 2.
1.6. На продажу поступила очередная партия однотипных автомобилей, их возраст 3 года, мощность 165 л.с. Рассчитать точечный и интервальный прогноз среднего значения цены поступивших автомобилей в зависимости от возраста и мощности двигателя с доверительной вероятностью 0,9.
В зависимости от возраста:
Точечный прогноз:
Интервальный: , для x01 рассчитаем
,
, где .
т.е. получили доверительный интервал (15,6 ; 15,86).
В зависимости от мощности:
Точечный прогноз:
Интервальный: S = 0,994;
, где
, т.е., получили доверительный интервал (16,87 ; 18,15).
2. Множественная зависимость.
2.1. По методу наименьших квадратов найти оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
Составим матрицы и
Для этого составим вспомогательную таблицу: (таблица 6)
i | yi | xi1 | xi2 | xi12 | xi22 | yi xi1 | yi xi2 | xi1xi2 |
1 | 14,4 | 4 | 154 | 16 | 23716 | 57,6 | 2217,6 | 616 |
2 | 16,9 | 2 | 155 | 4 | 24025 | 33,8 | 2619,5 | 310 |
3 | 13 | 5 | 149 | 25 | 22201 | 65 | 1937 | 745 |
4 | 9,6 | 7 | 128 | 49 | 16384 | 67,2 | 1228,8 | 896 |
5 | 9,8 | 7 | 134 | 49 | 17956 | 68,6 | 1313,2 | 938 |
6 | 9,6 | 7 | 127 | 49 | 16129 | 67,2 | 1219,2 | 889 |
7 | 16,8 | 2 | 157 | 4 | 24649 | 33,6 | 2637,6 | 314 |
8 | 14,8 | 4 | 160 | 16 | 25600 | 59,2 | 2368 | 640 |
9 | 9,8 | 7 | 134 | 49 | 17956 | 68,6 | 1313,2 | 938 |
10 | 16,9 | 2 | 154 | 4 | 23716 | 33,8 | 2602,6 | 308 |
11 | 16 | 3 | 161 | 9 | 25921 | 48 | 2576 | 483 |
12 | 17,4 | 2 | 167 | 4 | 27889 | 34,8 | 2905,8 | 334 |
13 | 17,2 | 2 | 163 | 4 | 26569 | 34,4 | 2803,6 | 326 |
14 | 17,4 | 2 | 163 | 4 | 26569 | 34,8 | 2836,2 | 326 |
15 | 15,7 | 3 | 155 | 9 | 24025 | 47,1 | 2433,5 | 465 |
16 | 17,1 | 2 | 162 | 4 | 26244 | 34,2 | 2770,2 | 324 |
Σ | 232,4 | 61 | 2423 | 299 | 369549 | 787,9 | 35782 | 8852 |