На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


доклад Нормальный закон распределения вероятностей. Линейная регрессия. Линейная корреляция

Информация:

Тип работы: доклад. Добавлен: 25.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
Институт  экономических преобразований и  управления рынком
(Уфимский  филиал), Москва 
 
 
 
 

Курс: 2
Специальность: ГМУ 
 
 
 

                                                                                
Доклад  по высшей математике
на тему: Нормальный закон распределения вероятностей.
Линейная  регрессия. Линейная корреляция 
 
 
 

                                                                         Выполнил: Сидорко В.М.
                            Проверил: Завьялова Е.А. 
 
 
 

Уфа
2008 

             Линейная  корреляция
     Выборочное  уравнение прямой линии регрессии Y на X имеет вид:
    ,

где – условная средняя; и – выборочные средние признаков X и Y; и  – выборочные средние квадратические отклонения; – выборочные коэффициент корреляции, причем:                                                                

     Нормальный  закон распределения вероятностей
     Нормальный закон распределения (или распределение Гаусса) задается следующей дифференциальной функцией:
        , где  и – параметры.
                    Линейная регрессия
     Регрессия – это взаимосвязь между двумя и более показателями, выраженное в виде математической функции.
     Построить линейную регрессию означает найти  значения параметров a и b. Оценку параметра регрессии производят с помощью метода наименьших квадратов. Суть метода: ищется такое уравнение прямой, расстояние до которой от каждой точки минимальное в сумме или величина.

      
           Формула линейной регрессии:
                                                                                     
               
    Построить модель линейной регрессии
x y xy x2
1 2 5 10 4
2 4 8 32 16
3 1 4 4 1
4 3 7 21 9
? 10 24 67 30
ср. 2,5 6 16,75 7,5
 
Решение:

        
 

Ответ: а = 2,5; b = 1,4. 
 

    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 3 1 3 9
2 2 6 12 4
3 9 8 72 81
4 4 2 8 16
? 18 17 95 110
ср. 4,5 4,25 23,75 27,5
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 4 6 24 16
2 7 2 14 49
3 2 5 10 4
4 1 4 4 1
? 14 17 52 70
ср. 3.5 4.25 13 17.5
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 5 3 15 25
2 3 7 21 9
3 1 9 9 1
4 4 5 20 16
? 13 24 65 51
ср. 3,25 6 16,25 12,75
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 6 1 6 36
2 2 3 6 4
3 4 2 8 16
4 7 4 28 49
? 19 10 48 105
ср. 4,75 2,5 12 26,25
 
 
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 3 2 6 9
2 2 1 2 4
3 6 3 18 36
4 4 5 20 16
? 15 11 46 65
ср. 3,75 2,75 11,5 16,25
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 3 2 6 9
2 7 3 21 49
3 2 1 2 4
4 6 4 24 36
? 18 10 53 98
ср. 4,5 2,5 13,25 24,5
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 1 3 3 1
2 4 1 4 16
3 9 2 18 81
4 5 6 30 25
? 19 12 55 123
ср. 4,75 3 13,75 30,75
 
 
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 9 1 9 81
2 4 3 12 16
3 7 2 14 49
4 2 6 12 4
? 22 12 47 150
ср. 5,5 3 11,75 37,5
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 6 2 12 36
2 2 9 18 4
3 8 5 40 64
4 5 7 35 25
? 21 23 105 129
ср. 5,25 5,75 26,25 32,25
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 0,5 2 1 0,25
2 3 4 12 9
3 4 6 24 16
4 1 9 9 1
? 8,5 21 46 26,25
ср. 2,125 5,25 11,5 6,5625
 
 
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 4 2 8 16
2 7 2 14 49
3 3 9 27 9
4 1 8 8 1
? 15 21 57 75
ср. 3,75 5,25 14,25 18,75
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 5 8 40 25
2 7 3 21 49
3 1 9 9 1
4 3 2 6 9
? 16 22 76 84
ср. 4 5,5 19 21
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 6 4 24 36
2 8 9 72 64
3 3 2 6 9
4 5 7 35 25
? 22 22 137 134
ср. 5,5 5,5 34,25 33,5
 
 
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 7 6 42 49
2 4 1 4 16
3 1 5 5 1
4 2 8 16 4
? 14 20 67 70
ср. 3,5 5 16,75 17,5
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 1 5 5 1
2 8 7 56 64
3 4 3 12 16
4 3 8 24 9
? 16 23 97 90
ср. 4 5,75 24,25 22,5
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 9 5 45 81
2 2 3 6 4
3 4 6 24 16
4 7 1 7 49
? 22 15 82 150
ср. 5,5 3,75 20,5 37,5
 
 
 
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 5 2 10 25
2 3 9 27 9
3 7 4 28 49
4 1 3 3 1
? 16 18 68 84
ср. 4 4,5 17 21
 
    Построить модель линейной регрессии.
x y xy x2
1 2 3
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.