- •Лабораторная работа №5 Нелинейный корреляционно-регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вариант 1
- •Вариант 2
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 3
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 4
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 5
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 6
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 7
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 8
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 9
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 10
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 11
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 12
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 13
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 14
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 15
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 16
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 17
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 18
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 19
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 20
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 21
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 22
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 23
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 24
- •2. Постройте полиномиальную модель
- •Вариант 25
- •2. Постройте полиномиальную модель
Вариант 9
1. Получены следующие данные:
X |
35,3 |
29,7 |
30,8 |
58,8 |
61,4 |
71,3 |
74,4 |
76,7 |
70,7 |
57,5 |
46,4 |
28,9 |
Y |
10,9 |
11,1 |
12,5 |
8,40 |
9,27 |
8,73 |
6,36 |
8,50 |
7,82 |
9,14 |
8,24 |
12,2 |
где X – средняя температура воздуха в градусах Фаренгейта; Y – количество пара (в кубических метрах), израсходованного за месяц. Постройте модель .
2. Постройте полиномиальную модель
.
X |
Y |
|
X |
Y |
1 |
1,61 |
|
6 |
171,23 |
2 |
9,61 |
|
7 |
265,97 |
3 |
27,78 |
|
8 |
390,67 |
4 |
62,69 |
|
9 |
516,36 |
5 |
110,19 |
|
10 |
744,66 |
3. В результате опыта получены следующие данные зависимости выхода водорода по току Y (%) от плотности тока X (А/см2):
X |
6,7 |
2,9 |
5,5 |
4,8 |
4,8 |
4,8 |
6,2 |
6,4 |
6,6 |
5,8 |
3,1 |
5,5 |
4,9 |
4,8 |
4,9 |
Y |
5 |
10 |
12 |
14 |
16 |
16 |
20 |
22 |
24 |
5 |
10 |
12 |
14 |
16 |
18 |
Из приведенных моделей измерений
, , , , .
для данных экспериментальных значений (X,Y) определить ту модель измерений, для которой сумма квадратов ошибок принимает наименьшее значение. Представить модели как линейные и определить МНК-оценки, а также численно определить оценки с точностью =0,001.
4. По результатам измерений
X |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
7 |
9 |
11 |
Y |
0,47 |
0,74 |
1,17 |
1,42 |
1,60 |
1,84 |
2,19 |
2,17 |
постройте нелинейную модель
.
Вариант 10
1. Получены следующие данные:
X |
30 |
40 |
50 |
80 |
30 |
40 |
60 |
70 |
70 |
30 |
80 |
70 |
Y |
13 |
17 |
20 |
29 |
12 |
15 |
22 |
25 |
23 |
15 |
27 |
24 |
Постройте линейную модель .