Другое. Практическая работа по теме «Подбор уравнения парной регрессии».

Похожие заявки

Другое, Другое

Помощь со сдачей дистанционного экзамена по теории и практики социально культурной деятельности

Бюджет: По договоренности

Другое, Другое

Помогите сдать дистанционный онлайн экзамен по истории мировой культуры

Бюджет: По договоренности

Другое, Медицина

Кейс №1. Условия: Фармацевтическая компания планирует РКИ для сравнения нового препарата со стандартной терапией. Из литературы известно, что стандартная терапия снижает систолическое АД на 10 мм рт. ст. (σ = 12 мм). Клинически значимым эффектом нового препарата считается дополнительное снижение на 5 мм рт. ст. при α=0.05 и мощности 80%. Вопросы: Исследователи планируют включить по 80 пациентов в каждую группу. Достаточно ли этого: Да, этого достаточно Нет, требуется не менее 90 пациентов в группе Нет, требуется не менее 120 пациентов в группе Да, и даже можно включить меньше Какой из следующих подходов позволит снизить требуемый размер выборки без потери мощности: Увеличить уровень значимости α до 0.1 Увеличить стандартное отклонение Уменьшить величину клинически значимого эффекта Использовать менее точные инструменты измерения Что произойдет с требуемым размером выборки, если стандартное отклонение уменьшится с 12 мм до 10 мм: Увеличится на 20% Уменьшится на 30% Не изменится Увел

Бюджет: 1000 руб.

Другое, Открытые горные работы

Сдать тесты и написать ИАР по открытым горным работам МГТУ им Нсова

Бюджет: 20000 руб.

Другое, Нефтегазовое дело

Переработка попутного нефтяного газа-новые технологические решения (разработка технологии)

Бюджет: 2500 руб.

Создан:: 24 марта 2023
Срок сдачи:: 30 ноября -0001
Бюджет:: 700 руб.
Предмет:: Математика
Тип работы:: Другое

Вуз:
Объем:: от 1 до 5 стр.
Шрифт:
Интервал:
Оригинальность:: %

Описание:: Вариант задания выбирается по последней цифре пин-кода (вариант 5)
Образец выполнения задания приведен в разделе 5.1 Блока теоретического материала

Вариант 1
По территориям региона приводятся данные за 20ХХ г.
1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) степенной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для степенной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 2

По территориям Центрального района известны данные за 20ХХ год

1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) показательной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для показательной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 3
По группе грузовых автотранспортных предприятий города имеется следующая информация за отчетный год:
1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) гиперболической;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для гиперболической модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации;
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную
аппроксимацию.
Вариант 4
Имеются статистические данные по импорту и внешнеторговому обороту Австралии.
. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) экспоненциальной.
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для экспоненциальной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 5
Имеются следующие статистические данные по экспорту и внешнеторговому обороту Австралии:
Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) степенной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для степенной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 6
По годовым отчетам промышленных предприятий района получена следующая информация:
1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) показательной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для показательной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 7
По годовым отчетам промышленных предприятий района получена следующая информация:
1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) гиперболической;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для гиперболической модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации;
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 8
По 12 партиям деталей, обрабатываемых рабочими производственного участка, имеются следующие данные:

1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) экспоненциальной.
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для экспоненциальной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 9
По годовым отчетам промышленных предприятий района получена следующая информация

1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) степенной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для степенной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Вариант 0

По годовым отчетам промышленных предприятий района получена следующая информация

1. Для определения характера зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) показательной;
2. Для линейной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя метод наименьших квадратов;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием функции Excel ЛИНЕЙН;
- вычислить коэффициенты регрессии с использованием Пакета анализа Excel;
- рассчитать коэффициент корреляции аналитически и с использование функции КОРРЕЛ Excеl;
- рассчитать коэффициент детерминации аналитически, с использованием функции ЛИНЕЙН и Пакета анализа;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера;
- провести аппроксимацию исходных данных с использованием Линии тренда Excel.
3. Для показательной модели:
- вычислить коэффициенты регрессии аналитически, используя коэффициенты линейной модели в качестве исходных
- рассчитать индекс корреляции;
- оценить точность аппроксимации с использованием средней ошибки аппроксимации.
4. На основе сравнения полученных моделей выбрать более удачную аппроксимацию.

Закажите подобную или любую другую работу недорого

Предложения (0)