Статистическое оценивание числовых характеристик законов распределения случайных величин. Выравнивание статистических распределений и проверка гипотез о законах распределения случайных величин. Проверка гипотез о параметрах законов распределения. Однофакторный и многофакторный регрессионный анализ, страница 8

Часть 2

Разд. 8,   § 9.3.

На основе заданного массива данных  построить уравнение регрессии в виде алгебраического полинома от двух переменных, проверить его адекватность и значимость факторов. Расчёты произвести в матричной форме.

Порядок выполнения задания.

1. Построить уравнение регрессии в виде линейного алгебраического полинома от двух переменных  (массив данных, табл. 5.2).

2. Проверить адекватность построенного уравнения экспериментальным  данным  по  критерию  Фишера  при  уровне  значимости  α = 0,05.

3. В случае неадекватности линейного уравнения построить уравнение регрессии в виде неполного квадратичного полинома от двух переменных.

4. Проверить адекватность уравнения экспериментальным  данным  по  критерию  Фишера  при  уровне  значимости  α = 0,05.

5. Выполнить селекцию факторов по критерию Стъюдента при таком же уровне значимости.

6. Повторно проверить адекватность уравнения регрессии после исключения незначимых факторов.

                                                                                                Таблица 5.2

№  варианта

Массив экспериментальных данных

1

x1

-1

0

1

2

3

4

x2

2

3

1

-1

0

-2

y

-10

-9

0

5

6

7

2

x1

-2

-1

0

1

2

3

x2

1

0

-1

-2

-3

1

y

2

-1

-2

-1

2

3

3

x1

1

2

3

0

-1

-2

x2

2

1

0

-1

-2

-3

y

1

2

9

2

-6

-22

4

x1

-3

-2

-1

0

1

2

x2

-2

0

1

2

3

4

y

7

4

4

6

10

15

5

x1

-2

-1

0

2

4

5

x2

-3

-2

-1

0

3

2

y

-6

-1

0

5

-7

-1

6

x1

-1

1

0

2

3

4

x2

-2

-1

1

2

0

3

y

-12

0

0

4

7

4

7

x1

-3

-2

1

0

2

3

x2

-1

0

1

2

3

4

y

-1

6

1

7

-5

-15

8

x1

-2

1

0

-1

2

3

x2

3

2

1

0

-1

-2

y

-15

2

0

0

6

7

9

x1

-3

-1

0

1

2

3

x2

4

2

1

-1

0

-2

y

23

6

0

1

1

13

10

x1

-3

-2

1

0

-1

2

x2

3

2

-1

1

0

-2

y

-28

-16

-1

-3

-4

-4

11

x1

-2

0

1

2

-1

3

x2

3

2

1

-1

-2

0

y

7

7

3

-7

-1

-5

12

x1

-3

-1

0

1

-2

3

x2

-2

1

2

3

-1

4

y

15

6

6

8

9

13

13

x1

1

-1

0

-2

2

3

x2

-2

0

1

2

3

4

y

10

-3

-2

-2

-12

-22

14

x1

-2

0

1

2

3

-1

x2

2

3

1

0

-1

-2

y

-11

-7

2

6

7

8

15

x1

-3

-1

0

2

3

1

x2

2

1

3

-1

-2

-3

y

-4

2

0

0

-3

2

16

x1

-2

-1

0

1

2

4

x2

2

3

4

-1

-2

0

y

-4

1

6

-3

5

-6

17

x1

-3

-2

0

1

2

3

x2

2

1

2

3

-1

-2

y

16

5

5

0

10

21

18

x1

-3

-1

1

2

0

-2

x2

2

1

-1

-2

4

0

y

-1

3

1

-3

8

6

19

x1

-3

-2

1

0

2

3

x2

1

2

-3

4

-1

-2

y

5

8

1

12

5

8

20

x1

-2

-1

0

1

2

3

x2

3

2

1

-1

-2

-3

y

-16

-6

1

3

0

-7

21

x1

-3

-1

3

2

1

-2

x2

1

0

-1

-2

2

3

y

22

5

-9

-3

4

31

22

x1

-3

-2

0

-1

1

2

x2

2

1

-1

3

-2

0

y

-10

-4

3

-7

5

4

23

x1

-2

-3

0

-1

1

2

x2

3

1

2

-1

-2

4

y

-19

-14

-7

-2

-4

10

24

x1

2

-2

3

-1

1

4

x2

-1

2

1

3

-2

0

y

2

14

-3

14

3

-3

25

x1

-2

-3

1

-1

2

3

x2

1

4

-1

2

3

-4

y

8

3

0

5

-8

1

26

x1

-2

1

-3

2

3

-1

x2

2

-2

1

-1

0

3

y

2

0

7

-12

-7

7

27

x1

-3

-1

2

1

0

3

x2

1

2

-1

3

4

-2

y

22

15

-4

0

8

-5

28

x1

-2

-1

0

1

2

3

x2

-2

0

3

-1

1

-3

y

-9

-8

-8

1

5

4

29

x1

-3

-1

1

2

3

4

x2

2

3

-1

-2

-3

0

y

10

4

7

19

33

8

30

x1

-2

-1

1

-3

2

3

x2

1

0

3

2

-1

-2

y

-6

-1

6

-13

-2

-9