Слайд 2Парная линейная регрессия - это зависимость между одной переменной и средним значением другой переменной. Чаще
![Парная линейная регрессия - это зависимость между одной переменной и средним значением](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1147594/slide-1.jpg)
всего модель записывается как $y=ax+b+e$, где $x$ - факторная переменная, $y$ - результативная (зависимая), $e$ - случайная компонента (остаток, отклонение).
Построим линейную зависимость по исходным данным, которые запишем в таблицу.
Слайд 3Показатель Х – изменяется от 1 до16 (номер периода);
Показатель Y – показатель,
![Показатель Х – изменяется от 1 до16 (номер периода); Показатель Y – показатель, изменяющийся во времени.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1147594/slide-2.jpg)
изменяющийся во времени.
Слайд 5Метод наименьших квадратов
Неизвестные коэффициенты
![Метод наименьших квадратов Неизвестные коэффициенты](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1147594/slide-4.jpg)
Слайд 7Находим и вписываем в таблицу x^2
![Находим и вписываем в таблицу x^2](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1147594/slide-6.jpg)
Слайд 9Формулы и результат нахождения коэффициентов
![Формулы и результат нахождения коэффициентов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/1147594/slide-8.jpg)