Постановка задачи. Для полного массива исходных данных с помощью персонального компьютера в системе MathCAD

Для полного массива исходных данных с помощью персонального компьютера в системе MathCAD:

1) Провести сплайн – интерполяцию и построить гладкую интерполяционную кривую

2) Провести регрессионный анализ выборки и получить уравнение линейной регрессии . Построить линию регрессии.

3) Провести корреляционный анализ и определить коэффициент парной корреляции.

4) Оценить адекватность полученного уравнения регрессии , используя критерий Фишера для заданного уровня значимости

5) С помощью критерия Стьюдента оценить доверительный интервал для оценки истинных значений коэффициента корреляции и коэффициента регрессии. Расчеты выполнять для заданной доверительной вероятности.

4.Экспериментальные данные

X 352 355 359 358 346 360 364 375 368 370 377 380 379 376 382 386 387 389 390 386 390 389

Y 880 892 895 896 897 898 903 920 904 925 927 933 936 926 935 940 941 945 950 948 951 955

Уровень значимости 0.05

Доверительная вероятность 0.95

Данные проверки точности для Х=376

Y 921 928 935 930 922 919

5.Расчет коэффициентов регрессии

6.Построение графика линейных аргументов и точек эксперимента

7.Расчет моментов распределения

8.Расчет математических ожиданий

9.Расчет дисперсий для доверительной вероятности 5% по критерию Фишера

Табличное значение больше расчетного, следовательно дисперсии неоднородны, модель адекватно описывает экспериментальные данные.

10.Оцениваем доверительный интервал расчетных значений по критерию Стьюдента и строим график для полученных значений

11.Оцениваем коэффициент корреляции между X и Y

Коэффициент корреляции приближается к единице , следовательно связь между Y и X велика и функциональная зависимость между ними существует .

12.Оцениваем доверительные интервалы коэффициентов линейной модели с помощью матрицы дисперсий-ковариаций

Доверительные интервалы значительно меньше соответствующих значений коэффициентов в матрице А , следовательно коэффициенты значимы.

13.Заключение

1. Табличное значение меньше расчетного, следовательно дисперсии неоднородны, модель адекватно описывает экспериментальные данные.

2. Доверительные интервалы значительно меньше соответствующих значений коэффициентов в матрице А , следовательно коэффициенты значимы.

3. Коэффициент корреляции приближается к единице , следовательно связь между Y и X велика и функциональная зависимость между ними существует

4. Ни одна из точек не выходит за допустимые пределы.

В процессе подготовки данной курсовой работы погиб не один миллион нервных клеток. Минимальная оценка не должна быть менее»5»,ибо меньшая оскверняет их память…

Дата добавления: 2014-09-29; просмотров: 367; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!