Построить поле корреляции для заданной совокупности наблюдений, на основе визуального анализа удалить из выборки аномальные наблюдения (не более 5% от исходного числа), добиваясь увеличения коэффициента детерминации для линейной модели парной регрессии.
Используя встроенные функции MS Excel, для скорректированной выборки наблюдений построить модели парной регрессии для 6 заданных функций регрессии: линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической. Для каждой из построенных моделей определить коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации, коэффициент эластичности. Прокомментировать качество построенных моделей.
Привести расчетные формулы и выполнить вычисления параметров уравнения парной линейной регрессии, показателей статистической значимости уравнения регрессии в целом, коэффициентов регрессии и корреляции, точечного и интервального прогноза. Используя надстройку Excel “Анализ данных” и матричные вычисления, продублировать вычисления параметров модели парной линейной регрессии и всех показателей, характеризующих ее качество.
С помощью пакета STATISTICA провести расчеты для линейной, гиперболической и обратной функций регрессии. Построить график с доверительными интервалами прогноза для линейной регрессии.
Проанализировать возможность улучшения качества модели регрессии за счет применения нелинейных функций регрессии и удаления некоторых наблюдений (не более 10%).
Александр
ИВЭСЭП
Отличный исполнитель, сделала работу досрочно. Буду в дальнейшем продолжать сотрудничать.
Марина
КПСУ
Работа выполнена в срок. По качеству, к сожалению, ничего не могу сказать - преподаватели ...
Мария
МГЛУ
Сотрудничество с Владиславом всегда связано с приятными впечатлениями. Работа раз от раза ...
Эльнур
Российский государственный социальный университет
Благодарю Вас, Ольга, за чёткое объяснение темы и раскрытие содержания ответов!