💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Типовой отчет.

Результаты эксперимента представлены в виде таблицы значений переменных x и y:

Для семи вариантов аппроксимирующих зависимостей с двумя параметрами a и b методом наименьших квадратов определить их оптимальные значения, вычислить коэффициенты регрессии и оценки уклонения аппроксимирующих зависимостей от экспериментальных точек, на основе чего выбрать лучший вариант эмпирической формулы.

Результаты применения метода наименьших квадратов к эмпирическим формулам представлены в таблице.

Функция	k	b	r	a	b	d
y = ax + b		-43, 4	0, 987		-43, 4	0, 097
	198, 02	-295, 26	0, 915	198, 02	-295, 26	0, 562
	-0, 0296	0, 130	-0, 826	-0, 0296	0, 130	1, 080
	-0, 0255	0, 142	-0, 899	-0, 0255	0, 142	0, 876
y = ab x	0, 762	1, 554	0, 970	4, 729	2, 142	0, 271
y = a ln x + b	90, 837	-13, 376	0, 924	90, 837	-13, 376	0, 231
y = ax b	1, 953	1, 969	0, 9999	7, 164	1, 953	0, 0279

Наименьшей оценкой уклонения аппроксимирующей зависимости от экспериментальных точек, равной d₆ = 0, 0279, обладает функция .

Варианты.

Результаты эксперимента представлены в виде таблицы значений переменных x и y. Для семи вариантов аппроксимирующих зависимостей с двумя параметрами a и b методом наименьших квадратов определить их оптимальные значения, вычислить коэффициенты регрессии и оценки уклонения аппроксимирующих зависимостей от экспериментальных точек, на основе чего выбрать лучший вариант эмпирической формулы.