Проверка общего качества уравнения регрессии с помощьюсредней ошибки аппроксимации.

Вводим формулы:

В среднем расчетные значения отклоняются от фактических на 4,5%.Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как средняяошибка аппроксимации не превышает 8-10% (см. рис. 2.2).

Рис. 2.2. Анализ общего уравнения регрессии с помощью ошибки

аппроксимации

Представим результаты с помощью инструмента анализа данныхРегрессияППП Excel.

Для этого:

В главном меню выберите Сервис – Анализ данных – Регрессия – ОК.

Заполнить диалоговое окно ввода данных и параметров вывода (см.рис. 3.2).

Рис. 3.2. Окно Регрессия

Входной интервал Y – диапазон, содержащий данныерезультативного признака;

Входной интервал Х – диапазон, содержащий данные факторовнезависимого признака;

Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строканазвание столбцов или нет;

Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие илиотсутствие свободного члена в уравнении;

Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейкубудущего диапазона;

Новый рабочий лист – можно задать произвольное имя нового листа.

На новом рабочем листе появляются данные регрессионного анализа(см. рис. 4.2.)

Рис. 4.2. Результаты регрессионного анализа

Отчет по лабораторной работе

1. Запишите уравнение линейной парной регрессии для своего варианта.

2. Как оценивается значимость параметров уравнения регрессии?

3. Являются ли параметры уравнения регрессии для вашего вариантазначимыми и почему?

4. Запишите доверительные интервалы для параметров уравнениярегрессии для вашего варианта.

5. Каким образом осуществляется проверка значимости уравнения вцелом.

6. Значимо ли уравнение регрессии для вашего варианта и почему?

7. Каким образом осуществляется проверка качества уравнениярегрессии?

8. В чем смысл средней ошибки аппроксимации и каково ее значение для

вашего варианта?

9. Сравнить полученные результаты с результатами примененияинструмента Регрессия.