Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Как продвинуть сайт на первые места?
    Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.
    Ускорение продвижения
    Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.
  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Задание. 1. Для выполнения работы пользоваться исходными данными лабораторной работы №1.






1. Для выполнения работы пользоваться исходными данными лабораторной работы №1.

2. В соответствии с пунктами 3 – 7 раздела 4.2 выполнить регрессионный анализ данных.

3. Проведите оценку регрессии согласно пункту 8 раздела 4.2.

4. Оценить адекватность модели согласно пунктам 9 – 11 раздела 4.2.

5. Подготовить отчет по работе.

Содержание отчета

1. Титульный лист.

2. Скриншот информационной части окна с результатами регрессии (согласно п. 4).

3. Вывод о значимости регрессии по критерию Фишера (согласно п. 6).

4. Результаты регрессии в табличном виде (согласно п. 6).

5. Оценка значимости коэффициентов регрессии для каждой независимой переменной по критерию Стьюдента (согласно п. 6).

6. Окончательный список независимых переменных (после удаления переменных с незначимыми коэффициентами регрессии) (согласно п. 6).

7. Таблица с результатами анализа дисперсий остатков (согласно п. 7).

8. Расчет доли дисперсии остатков в процентах (согласно п. 7).

9. Корреляционная матрица регрессионных коэффициентов (согласно п. 7).

10. Вывод о наличии (отсутствии) мультиколлинеарности (согласно п. 7).

11. Таблица корреляций независимых переменных (согласно п. 7).

12. Таблица с отсортированными независимыми переменными (по доле их влияния на зависимую переменную) (согласно п. 7).

13. Скриншоты информационной части окна с результатами регрессии для каждого шага (согласно п. 8).

14. Таблица с окончательными результатами регрессии (согласно п. 8).

15. Уравнение регрессии (согласно п. 8).

16. Диаграмма рассеяния “Наблюдаемые значения и остатки” (согласно п. 10).

17. Диаграмма рассеяния “Предсказанные значения и остатки” (согласно п. 10).

18. Диаграмма рассеяния “Предсказанные и наблюдаемые значения” (согласно п. 10).

19. Выводы о наличии сильных (или слабых) корреляций остатков (согласно п. 10).

20. Вероятностный график остатков (согласно п. 11).

21. Вывод о том, насколько хорошо нормальный закон описывает распределение остатков (согласно п. 11).

22. Гистограмма распределений остатков (согласно п. 11).

23. Таблица остатков и предсказанных значений (согласно п. 11).

24. Таблица описательных статистик остатков (согласно п. 11).

25. Таблица с прогнозными данными (согласно п. 13).

26. Общие выводы по работе.

Контрольные вопросы

1. Основные понятия регрессионного анализа.

2. Виды регрессионных зависимостей.

3. Процедура определения уравнения множественной регрессии.

4. Оценка значимости регрессии.

5. Процедура отбора независимых переменных. Оценка мультиколлинеарности.

6. Оценка адекватности модели. Процедуры анализа остатков.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.