Слайд 2Уравнение линейной парной регрессии имеет вид:
Коэффициент b – коэффициент регрессии
Он показывает среднее
![Уравнение линейной парной регрессии имеет вид: Коэффициент b – коэффициент регрессии Он](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-1.jpg)
изменение показателя у с изменением фактора х на единицу
Слайд 3Уравнение линейной парной регрессии:
Необходимо оценить (найти) параметры уравнения: а и b.
![Уравнение линейной парной регрессии: Необходимо оценить (найти) параметры уравнения: а и b.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-2.jpg)
Слайд 4Метод наименьших квадратов
Минимизируется сумма квадратов отклонений фактических значений переменной от теоретических
![Метод наименьших квадратов Минимизируется сумма квадратов отклонений фактических значений переменной от теоретических](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-3.jpg)
Слайд 5Метод наименьших квадратов
Задача сводится к решению системы нормальных уравнений
Выкладки на доске
![Метод наименьших квадратов Задача сводится к решению системы нормальных уравнений Выкладки на доске](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-4.jpg)
Слайд 6Метод наименьших квадратов
Преобразуя систему уравнений, получаем:
Выкладки на доске
![Метод наименьших квадратов Преобразуя систему уравнений, получаем: Выкладки на доске](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-5.jpg)
Слайд 7Метод наименьших квадратов
Решая систему находим параметры модели:
Выкладки на доске
![Метод наименьших квадратов Решая систему находим параметры модели: Выкладки на доске](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-6.jpg)
Слайд 8
Как количественно оценить линейную связь между переменными?
с помощью линейного коэффициента корреляции:
![Как количественно оценить линейную связь между переменными? с помощью линейного коэффициента корреляции:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-7.jpg)
Слайд 9Коэффициент корреляции
связан с коэффициентом регрессии:
Так как
![Коэффициент корреляции связан с коэффициентом регрессии: Так как](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-8.jpg)
Слайд 10Свойства линейного коэффициента корреляции:
![Свойства линейного коэффициента корреляции:](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-9.jpg)
Слайд 11Примерные задания для самостоятельной работы
Пример 1. В некоторой бюрократической стране годовая зарплата
![Примерные задания для самостоятельной работы Пример 1. В некоторой бюрократической стране годовая](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/384448/slide-10.jpg)
Y каждого индивидуума определяется по формуле
Y = 10 000 + 500 S + 200 T,
где S – число лет обучения индивидуума, Т – его трудовой стаж (в годах), X – возраст. Рассчитайте Cov(X,Y), Cov(X,S) и Cov(X,T)
для выборки из 5 индивидуумов, представленной ниже, и проверьте, что
Cov (X,Y) = 500 Cov (X,S) + 200 Cov (X,T).
Объясните аналитически, почему так происходит.