Оглавление
Задача 1. 2
Задача 2. 9
Задача 3. 15
Литература. 17
Задача 1
Компания "Краски" производит краску для внутренних и наружных работ из сырья двух типов: Ml и М2. Таблица представляет основные данные для задачи.
Задача 2
Фирма занимается поставками различных грузов на короткие расстояния внутри города. Оценить стоимость таких услуг, зависящую от затрачиваемого на поставку времени. В качестве наиболее важного фактора, влияющего на время поставки, выбрано пройденное расстояние. Были собраны исходные данные о десяти поставках.
Задача 3
1. Готовим данные для прогноза.
Для этого объём продаж раскладываем во времени (по месяцам) на 3 показателя (количество клиентов, средние продажи за месяц, объем продаж).
***
Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой. Мера определенности всегда находится в пределах интервала [0;1]. В данном случае мера определенности равна 0,91829, что говорит об очень хорошей подгонке регрессионной прямой к исходным данным и совпадает с коэффициентом детерминации R2, вычисленным по формуле.
Значит, линейная модель объясняет 91,8% вариации времени доставки, что означает правильность выбора фактора (расстояния). Рассчитанный уровень значимости αр=1,26E-05<0,05 подтверждает значимость R2.
Множественный R - коэффициент множественной корреляции R - выражает степень зависимости независимых переменных (X) и зависимой переменной (Y) и равен квадратному корню из коэффициента детерминации, эта величина принимает значения в интервале от нуля до единицы. В простом линейном регрессионном анализе множественный R равен коэффициенту корреляции Пирсона. Действительно, множественный R в нашем случае равен коэффициенту корреляции Пирсона (0,95827), который вычисляется по формуле:
