1.Найти параметры уравнения линейной регрессии , используя метод наименьших квадратов (МНК).
2.Составить уравнение линейной регрессии , используя матричный метод.
3.Вычислить коэффициент корреляции и оценить полученное уравнение регрессии.
4.Вычислить коэффициент детерминации и оценить качество выбранного уравнения регрес-сии.
5.Вычислить среднюю ошибку аппроксимации.
6.Оценить статистическую значимость линейной регрессии с помощью F-критерия Фишера.
7.Оценить статистическую значимость параметров уравнения линейной регрессии (a и b) и коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента.
8.Построить доверительные интервалы для параметров уравнения линейной регрессии (a и b) при уровне значимости α = 0,05.
Имеются данные по десяти заводам одной отрасли промышленности об уровнях энерговооруженности труда Х (тыс. кВт/ч) и об уровне производительности труда одного рабочего в год Y (тыс. шт. изд.):
X9,46,06,17,26,89,410,511,411.512,1
Y5274657898
Отзывов от покупателей не поступало