Ваш репетитор, справочник и друг!
|
7.3. Модель пАрной линейной регрессии…И в этот момент я благоговейно улыбаюсь – как здОрово, что все мы здесь сегодня собрались: Пример 45 Имеются выборочные данные по Сразу обращаю внимание, что в условии приведены несгруппированные данные. Помимо этого варианта, есть задачи, где изначально дана комбинационная таблица, и их мы тоже разберём. Сначала одно, затем другое. Требуется: Решение: очевидно, что чем больше студент прогуливает, тем более вероятно, что у него плохая успеваемость. Но всегда ли это так? Нет, не всегда. Успеваемость зависит от многих факторов. Один студент может посещать все пары, но все равно учиться посредственно, а другой – учиться неплохо даже при большом количестве прогулов (не рекомендация! J – за всю жизнь я встретил двух-трёх человек с такими способностями). Однако общая тенденция состоит в том, что с увеличением количества прогулов средняя успеваемость студентов будет падать. Таким образом, предполагаем наличие обратной корреляционной зависимости успеваемости Обратите, кстати, внимание как раз на тот момент, что при одном и том же количестве прогулов (15) двое студентов имеют
существенно разные результаты. И здесь я анонсирую дальнейшие действия: нам предстоит найти уравнение прямой, ТАКОЙ, которая проходит максимально близко к эмпирическим точкам, а также оценить тесноту (силу) корреляционной линейной зависимости – насколько близко расположены точки к построенной прямой. Технически существует два пути решения: – сначала найти уравнение прямой и затем оценить тесноту зависимости; – сначала найти тесноту и затем составить уравнение. В практически задачах чаще встречается второй вариант, но я начну с первого, он более последователен. Построим:
|
|