Файл: Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.11.2023

Просмотров: 44

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.


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

  1. 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



Выборочные средние:





 Выборочные дисперсии:





Среднеквадратическое отклонение:





Рассчитываем количественное значение коэффициента парной линейной корреляции по формуле:



По шкале Чеддока модуль коэффициента парной линейной корреляции расположен в числовом интервале 0,9 – 1, значит, связь между х и у весьма высокая и прямая.