Курсовая работа: Построение математических моделей
Матрица коэффициентов парной
корреляции имеет вид:
|
|
Y |
X1 |
X2 |
| Y |
1 |
|
|
| X1 |
0,4735 |
1 |
|
| X2 |
-0,0577 |
0,7759 |
1 |
Матрица парных коэффициентов
корреляции показывает, что результативный признак у (выручка) имеет слабую
связь с объемом капиталовложений х1, а с Размером ОПФ связи
практически нет. Связь между факторами в модели оценивается как тесная, что
говорит о их линейной зависимости, мультиколлинеарности.
2.
ПОСТРОИТЬ ЛИНЕЙНУЮ МОДЕЛЬ
МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 
Параметры модели найдем с помощью
МНК. Для этого составим систему нормальных уравнений.
 
Расчеты представлены в таблице 10.
 
Решим систему уравнений, используя
метод Крамера:
 
 
  
Таблица 10
Вспомогательные вычисления для
нахождения параметров линейной модели множественной регрессии
| y |
x1
|
x2
|
x12
|
x1*x2
|
x22
|
y*x1
|
y*x2
|
| 3,0 |
1,1 |
0,4 |
1,21 |
0,44 |
0,16 |
3,3 |
1,2 |
| 2,9 |
1,1 |
0,4 |
1,21 |
0,44 |
0,16 |
3,19 |
1,16 |
| 3,0 |
1,2 |
0,7 |
1,44 |
0,84 |
0,49 |
3,6 |
2,1 |
| 3,1 |
1,4 |
0,9 |
1,96 |
1,26 |
0,81 |
4,34 |
2,79 |
| 3,2 |
1,4 |
0,9 |
1,96 |
1,26 |
0,81 |
4,48 |
2,88 |
| 2,8 |
1,4 |
0,8 |
1,96 |
1,12 |
0,64 |
3,92 |
2,24 |
| 2,9 |
1,3 |
0,8 |
1,69 |
1,04 |
0,64 |
3,77 |
2,32 |
| 3,4 |
1,6 |
1,1 |
2,56 |
1,76 |
1,21 |
5,44 |
3,74 |
| 3,5 |
1,3 |
0,4 |
1,69 |
0,52 |
0,16 |
4,55 |
1,4 |
| 3,6 |
1,4 |
0,5 |
1,96 |
0,7 |
0,25 |
5,04 |
1,8 |
| 31,4 |
13,2 |
6,9 |
17,64 |
9,38 |
5,33 |
41,63 |
21,63 |
Линейная модель множественной
регрессии имеет вид:
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 |
