Файл: Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 08.11.2023
Просмотров: 31
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Уравнение линейной регрессии:
Экспоненциальная зависимость
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда
Найдём :
Уравнение экспоненциальной зависимости: y = e1,099e0,09x = 3,00046e0,09x
Степенная зависимость
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу (табл. 1)
Домножим 1-е уравнение системы на (-3,26), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения,
Откуда
Найдём :
Уравнение степенной зависимости: y = e-3,3060x2,1793 = 0,03666x2,1793
Логарифмическая зависимость
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу (табл, 1)
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда Найдем :
Уравнение логарифмической зависимости:
Показательная зависимость
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда
Найдем :
Уравнение показательной зависимости: y = e1,0988*e0,09x = 3,00046*1,09417x
Решение:
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу
Экспоненциальная зависимость
х | lny | x2 | lny2 | x*lny |
10 | 1,9988 | 100 | 3,9951 | 10 |
20 | 2,8987 | 400 | 8,4023 | 57,9734 |
30 | 3,7986 | 900 | 14,4296 | 113,9589 |
40 | 4,6986 | 1600 | 22,0766 | 187,9428 |
50 | 5,5986 | 2500 | 31,3448 | 279,9322 |
150 | 18,9933 | 5500 | 80,2484 | 659,795 |
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда
Найдём :
Уравнение экспоненциальной зависимости: y = e1,099e0,09x = 3,00046e0,09x
Степенная зависимость
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу (табл. 1)
lnx | lny | lnx2 | lny2 | lnx*lny |
2,3026 | 1,9988 | 5,3019 | 3,9951 | 4,6023 |
2,9957 | 2,8987 | 8,9744 | 8,4023 | 8,6836 |
3,4012 | 3,7986 | 11,5681 | 14,4296 | 12,9199 |
3,6889 | 4,6986 | 13,6078 | 22,0766 | 17,3325 |
3,912 | 5,5986 | 15,3039 | 31,3448 | 21,902 |
16,3004 | 18,9933 | 54,7562 | 80,2484 | 65,4404 |
Домножим 1-е уравнение системы на (-3,26), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения,
Откуда
Найдём :
Уравнение степенной зависимости: y = e-3,3060x2,1793 = 0,03666x2,1793
Логарифмическая зависимость
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу (табл, 1)
lnx | y | lnx2 | y2 | ln(x)*y |
2,3026 | 7,38 | 5,3019 | 54,4644 | 16,9931 |
2,9957 | 18,15 | 8,9744 | 329,4225 | 54,3725 |
3,4012 | 44,64 | 11,5681 | 1992,7296 | 151,8295 |
3,6889 | 109,79 | 13,6078 | 12053,8441 | 405,0021 |
3,912 | 270,06 | 15,3039 | 72932,4036 | 1056,4809 |
16,3004 | 450,02 | 54,7562 | 87362,8642 | 1684,6781 |
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда Найдем :
Уравнение логарифмической зависимости:
Показательная зависимость
x | lny | x2 | lny2 | x*lny |
10 | 1,9988 | 100 | 3,9951 | 19,9877 |
20 | 2,8987 | 400 | 8,4023 | 57,9734 |
30 | 3,7986 | 900 | 14,4296 | 113,9589 |
40 | 4,6986 | 1600 | 22,0766 | 187,9428 |
50 | 5,5986 | 2500 | 31,3448 | 279,9322 |
150 | 18,9933 | 5500 | 80,2484 | 659,795 |
Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
Откуда
Найдем :
Уравнение показательной зависимости: y = e1,0988*e0,09x = 3,00046*1,09417x
-
Вычислить коэффициент корреляции для линейной зависимости. Исходные данные в таблице 4.
Значения вел X № варианта | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 |
1 | 7,38 | 18,15 | 44,64 | 109,79 | 270,06 |
2 | 30 | 50 | 70 | 90 | 110 |
3 | 23,94 | 58,95 | 99,87 | 145,16 | 194,01 |
4 | 126,19 | 54,92 | 33,77 | 23,91 | 18,29 |
5 | 166,44 | 55,41 | 18,44 | 6,14 | 2,04 |
Решение:
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу
х | у | x2 | y2 | x*y |
10 | 7,38 | 100 | 54,4644 | 73,8 |
20 | 18,15 | 400 | 329,4225 | 363 |
30 | 44,64 | 900 | 1992,7296 | 1339,2 |
40 | 109,79 | 1600 | 12053,8441 | 4391,6 |
50 | 270,06 | 2500 | 72932,4036 | 13503 |
150 | 450,02 | 5500 | 87362,8642 | 19670,6 |