Пример нахождения выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным
В тех случаях, когда число наблюдений зависимости признака Y от Х невелико, группировать их нет необходимости, тем более, что в таких случаях совпадающих пар значений, как правило, не оказывается, т.е. различные значения признака Х и соответствующие им значения признака Y наблюдаются по одному разу. Естественно, отпадает необходимость находить условные средние и уравнение регрессии
записывается теперь в виде
. В частности, уравнение прямой регрессии по несгруппированным данным имеет вид
. Все рабочие формулы для определения коэффициентов
и
являются частными случаями соответствующих формул для сгруппированных данных при условии S=t=n,
и мало отличаются от последних. Приведем окончательный результат: уравнение прямой регрессии
на
имеет вид:
, коэффициент регрессии
находится по формуле
где
Оценка тесноты линейной связи характеризуется близостью к единице модуля коэффициента корреляции r:
, где
.Нахождение выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным рассмотрим на следующем примере.
Пример 10. Приведены данные (табл. 8) о дозах внесения удобрений на 1 га посева зерновых (Х) и об урожайности зерновых культур в ц/га (Y). Требуется построить уравнение прямой линии регрессии на
.Таблица 8
Х | 1,0 | 4,1 | 3,8 | 3,9 | 1,2 | 3,9 | 4,1 | 0,8 | 0,7 | 1,3 |
Y | 23,6 | 31,9 | 35,2 | 36,4 | 23,6 | 34,0 | 38,2 | 17,3 | 23,8 | 19,7 |
Решение. Во-первых, таблицу 8 запишем в порядке возрастания значений признака Х. Получим таблицу 9:
Х | 0,7 | 0,8 | 1,0 | 1,2 | 1,3 | 3,8 | 3,9 | 3,9 | 4,1 | 4,1 |
Y | 23,8 | 17,3 | 23,6 | 23,6 | 19,7 | 35,2 | 34,0 | 36,4 | 31,9 | 38,2 |
|
![Пример нахождения выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным Пример нахождения выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным - student2.ru](/images/statistika/primer-nakhozhdeniya-vyborochnogo-uravneniya-pryamoy-regressii-po-nesgruppirovannym-dannym-786645-19.gif)
![Пример нахождения выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным Пример нахождения выборочного уравнения прямой регрессии по несгруппированным данным - student2.ru](/images/statistika/primer-nakhozhdeniya-vyborochnogo-uravneniya-pryamoy-regressii-po-nesgruppirovannym-dannym-786645-20.gif)
координатную плоскость (рис. 6)
х
Рис. 6
Предполагая наличие линейной зависимости, построим прямую регрессии на
. Все расчеты объединим в таблицу 10.
Таблица 10
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
0,7 | 23,8 | 0,49 | 16,66 | 566,44 | 20,35 | |
0,8 | 17,3 | 0,64 | 13,84 | 299,29 | 20,8 | |
1,0 | 23,6 | 1,0 | 23,6 | 556,96 | 21,7 | |
1,2 | 23,6 | 1,44 | 28,32 | 566,96 | 22,6 | |
1,3 | 19,7 | 1,69 | 25,61 | 388,09 | 23,05 | |
3,8 | 35,2 | 14,44 | 133,76 | 1239,04 | 34,3 | |
3,9 | 34,0 | 15,21 | 132,6 | 1156,0 | 34,75 | |
3,9 | 36,4 | 15,21 | 141,96 | 1324,96 | 34,75 | |
4,1 | 31,9 | 16,81 | 130,79 | 1017,61 | 35,65 | |
4,1 | 38,2 | 16,81 | 156,62 | 1459,24 | 35,65 | |
![]() | 24,8 | 283,7 | 83,74 | 803,76 | 8564,59 | 283,6 |
![]() | 2,48= ![]() | 28,37= ![]() | 8,374= ![]() | 80,376= ![]() | 856,459= ![]() | 28,36 |
По данным таблицы 10. находим коэффициент регрессии:
уравнение прямой регрессии: или
(см. рис. 6) коэффициент корреляции:
. По шкале Чеддока значение r=0,935 означает наличие весьма высокой линейной зависимости.
Приложения.
Приложение 1. Значения функции
𝑥 | ||||||||||
0, 0 | 0,3989 | 0,3989 | 0,3989 | 0,3988 | 0,3986 | 0,3984 | 0,3982 | 0,3980 | 0,3977 | 0,3973 |
0, 1 | ||||||||||
0, 2 | ||||||||||
0, 3 | ||||||||||
0, 4 | ||||||||||
0,5 | ||||||||||
0, 6 | ||||||||||
0,7 | ЗОИ | |||||||||
0, 8 | ||||||||||
0, 9 | ||||||||||
1, 0 | ||||||||||
1, 1 | ||||||||||
1, 2 | ||||||||||
1, 3 | ||||||||||
1, 4 | ||||||||||
1, 5 | ||||||||||
1, 6 | ||||||||||
1, 7 | ||||||||||
1, 8 | ||||||||||
1, 9 | О584 | |||||||||
2, 0 | ||||||||||
2, 1 | ||||||||||
2, 2 | ||||||||||
2, 3 | ||||||||||
2, 4 | ||||||||||
2, 5 | ||||||||||
2, 6 | ||||||||||
2, 7 | ||||||||||
2, 8 | ||||||||||
2, 9 | ||||||||||
3, 0 | ||||||||||
4, 0 |
Приложение 2. Значение функции Ф(𝑥)
Замечание: функция Ф(х)- нечётная, т.е. Ф(-х)=Ф(х).
X | Ф(х) | X | Ф(х) | X | Ф(х) | X | Ф(х) | |
0,00 | 0,0000 | 0,40 | 0,1554 | 0,80 | 0,2881 | 1,20 | 0,3849 | |
0,01 | 0,0040 | 0,41 | 0,1591 | 0,81 | 0,2910 | 1,21 | 0,3869 | |
0,02 | 0,0080 | 0,42 | 0,1628 | 0,82 | 0,2939 | 1,22 | 0,3883 | |
0,03 | 0,0120 | 0,43 | 0,1664 | 0,83 | 0,2967 | 1,23 | 0,3907 | |
0,04 | 0,0160 | 0,44 | 0,1700 | 0,84 | 0,2995 | 1,24 | 0,3925 | |
0,05 | 0,0199 | 0,45 | 0,1736 | 0,85 | 0,3023 | 1,25 | 0,3944 | |
0,06 | 0,0239 | 0,46 | 0,1772 | 0,86 | 0,3051 | 1,26 | 0,3962 | |
0,07 | 0,0279 | 0,47 | 0,1808 | 0,87 | 0,3078 | 1,27 | 0,3980 | |
0,08 | 0,0319 | 0,48 | 0,1844 | 0,88 | 0,3106 | 1,28 | 0,3997 | |
0,09 | 0,0359 | 0,49 | 0,1879 | 0,89 | 0,3133 | 1,29 | 0,4015 | |
0,10 | 0,0398 | 0,50 | 0,1915 | 0,90 | 0,3159 | 1,30 | 0,4032 | |
0,11 | 0,0438 | 0,51 | 0,1950 | 0,91 | 0,3186 | 1,31 | 0,4049 | |
0,12 | 0,0478 | 0,52 | 0,1985 | 0,92 | 0,3212 | 1,32 | 0,4066 | |
0,13 | 0,0517 | 0,53 | 0,2019 | 0,93 | 0,3238 | 1,33 | 0,4082 | |
0,14 | 0,0557 | 0,54 | 0,2054 | 0,94 | 0,3264 | 1,34 | 0,4099 | |
0,15 | 0,0596 | 0,55 | 0,2088 | 0,95 | 0,3289 | 1,35 | 0,4115 | |
0,16 | 0,0636 | 0,56 | 0,2123 | 0,96 | 0,-3315 | 1,36 | 0,4131 | |
0,17 | 0,0675 | 0,57 | 0,2157 | 0,97 | 0,3340 | 1,37 | 0,4147 | |
0,18 | 0,0714 | 0,58 | 0,2190 | 0,98 | 0,3365 | 1,38 | 0,4162 | |
0,19 | 0,0753 | 0,59 | 0,2224 | 0,99 | 0,3389 | 1,39 | 0,4177 | |
0,20 | 0,0793 | 0,60 | 0,2257 | 1,00 | 0,3413 | 1,40 | 0,4192 | |
0,21 | 0,0832 | 0,61 | 0,2291 | 1,01 | 0,3438 | 1,41 | 0,4207 | |
0,22 | 0,0871 | 0,62 | 0,2324 | 1,02 | 0,3461 | 1,42 | 0,4222 | |
0,23 | 0,0910 | 0,63 | 0,2357 | 1,03 | 0,3485 | 1,43 | 0,4236 | |
0,24 | 0,0948 | 0,64 | 0,2389 | 1,04 | 0,3508 | 1,44 | 0,4251 | |
0,25 | 0,0987 | 0,65 | 0,2422 | 1,05 | 0,3531 | 1,45 | 0,4265 | |
0,26 | 0,1026 | 0,66 | 0,2454 | 1,06 | 0,3554 | 1,46 | 0,4279 | |
0,27 | 0,1064 | 0,67 | 0,2486 | 1,07 | 0,3577 | 1,47 | 0,4292 | |
0,28 | 0,1103 | 0,68 | 0,2517 | 1,08 | 0,3599 | 1,48 | 0,4306 | |
0,29 | 0,1141 | 0,69 | 0,2549 | 1,09 | 0,3621 | 1,49 | 0,4319 | |
0,30 | 0,1179 | 0,70 | 0,2580 | 1,10 | 0,3643 | 1,50 | 0,4332 | |
0,31 | 0,1217 | 0,71 | 0,2611 | 1,11 | 0,3665 | 1,51 | 0,4345 | |
0,32 | 0,1255 | 0,72 | 0,2642 | 1,12 | 0,3686 | 1,52 | 0,4357 | |
0,33 | 0,1293 | 0,73 | 0,2673 | 1,13 | 0,3708 | 1,53 | 0,4370 | |
0,34 | 0,1331 | 0,74 | 0,2703 | 1,14 | 0,3729 | 1,54 | 0,4382 | |
0,35 | 0,1368 | 0,75 | 0,2734 | 1,15 | 0,3749 | 1,55 | 0,4394 | |
0,36 | 0,1406 | 0,76 | 0,2764 | 1,16 | 0,3770 | 1,56 | 0,4406 | |
0,37 | 0,1443 | 0,77 | 0,2794 | 1,17 | 0,3790 | 1,57 | 0,4418 | |
0,38 | 0,1480 | 0,78 | 0,2823 | 1,18 | 0,3810 | 1,58 | 0,4429 | |
0,39 | 0,1517 | 0,79 | 0,2852 | 1,19 | 0,3830 | 1,59 | 0,4441 |
X | Ф(х) | X | Ф(х) | X | Ф(х) | X | Ф(х) |
1,60 1,61 1,62 1,63 1,64 1,65 1,66 1,67 1,68 1,69 1,70 1,71 1,72 1,73 1,74 1,75 1,76 1,77 1,78 1,79 1,80 1,81 1,82 1,83 1,84 | 0,4452 0,4463 0,4474 0,4484 0,4495 0,4505 0,4515 0,4525 0,4535 0,4545 0,4554 0,4564 0,4573 0,4582 0,4591 0,4599 0,4608 0,4616 0,4625 0,4633 0,4641 0,4649 0,4656 0,4664 0,4671 | 1,85 1,86 1,87 1,88 1,89 1,90 1,91 1,92 1,93 1,94 1,95 1,96 1,97 1,98 1,99 2,00 2,02 2,04 2,06 2,08 2,10 2,12 2,14 2,16 2,19 | 0,4678 0,4686 0,4693 0,4699 0,4706 0,4713 0,4719 0,4726 0,4732 0,4738 0,4744 0,4750 0,4756 0,4761 0,4767 0,4772 0,4783 0,4793 0,4803 0,4812 0,4821 0,4830 0,4838 0,4846 0,4854 | 2,20 2,22 2,24 2,26 2,28 2,30 2,32 2,34 2,36 2,38 2,40 2,42 2,44 2,46 2,48 2,50 2,52 2,54 2,56 2,58 2,60 2,62 2,64 2,66 2,68 | 0,4861 0,4868 0,4875 0,4881 0,4887 0,4893 0,4898 0,4904 0,4909 0,4913 0,4918 0,4922 0,4927 0,4931 0,4934 0,4938 0,4941 0,4945 0,4948 0,4951 0,4953 0,4956 0,4959 0,4961 0,4963 | 2,70 2,72 2,74 2,76 2,78 2,80 2,82 2,84 2,86 2,88 2,90 2,92 2,94 2,96 2,98 3,00 3,20 3,40 3,60 3,80 4,00 4,50 5,00 ∞ | 0,4965 0,4967 0,4969 0,4971 0,4973 0,4974 0,4976 0,4977 0,4979 0,4980 0,4981 0,4982 0,4984 0,4985 0,4986 0,49865 0,49931 0,49966 0,499841 0,499928 0,499968 0,499997 0,49999997 0,5 |
Приложение 3. Распределение Пуассона
т – число появлений события в n независимых испытаниях,
а = nр – среднее число появлений события в п испытаниях.
![]() | 0,1 | 0,2 | 0,3 | 0,4 | 0,5 | 0,6 | 0,7 | 0,8 | 0,9 | 1,0 |
— | — | — | ||||||||
— | — | — | — | — | — | |||||
— | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 1,1 | 1,2 | 1,3 | 1, 4 | 1,5 | 1,6 | 1,7 | 1,8 | 1,9 | 2,0 |
— | — | |||||||||
— | — | — | — | — | — |
а т | 2,1 | 2,2 | 2,3 | 2,4 | 2,5 | 2,6 | 2,7 | 2,8 | 2,9 | 3,0 |
Продолжение табл.3.
а т | 3,5 | 4,0 | 4,5 | 5,0 | 6,0 | 7,0 | 8,0 | 9,0 | 10,0 | 11,0 |
— — — — — — — — — — — — — | — — — — — — — — — — — — | — — — — — — — — — — — | — — — — — — — — — — — | — — — — — — — — — | — — — — — — — | — — — — — | — — — — | - — — | - — |
Примечание. В таблице даны значения вероятности после запятой.