Цель работы: изучить стандартные отклонения и качество приближения многофакторной модели, в зависимости от значений случайного отклонения.
Задание:
1. Построить множество исходных данных, полагая факторы детерминированными величинами, а показатель – случайной величиной. Табличные значения величин (Х1, Х2, Х3, Y) в моменты времени t = 1, 2, …, 30 принять равными значениям функций:
x1(t) = 2.5 + 0.35t (1)
x2(t) = 8.7 – 1.2t + 0.05t2 (2)
x3(t) = 2.1 ln(1 + t2) (3)
y(t) = 4.3 + 1.75x1(t) – 0.94x2(t) + 1.14x3(t) + ut. (4)
в соответствующие моменты времени.
В качестве случайного отклонения ut необходимо взять нормально распределенную случайную величину с математическим ожиданием, равным 0 и стандартным отклонением 0, 1, 3 и 5.
Таким образом получиться четыре различных набора исходных данных по 30 наблюдений в каждом.
2. Для каждого набора исходных данных (Х1, Х2, Х3, Y) необходимо оценить значения неизвестных коэффициентов в модели
Y = a0 + a1X1 + a2X2 + a3X3 + u
и проверить их значимость, используя критерий Стьюдента. Сравнить найденные значения оценок с исходными в (4), сделать выводы. Оценить качество построенной модели.
3. Сделать выводы о существовании зависимости между дисперсией случайного отклонения, стандартными отклонениями оценок неизвестных коэффициентов в моделях и коэффициентом детерминации.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.