Page 49 - 4206

a  Y  a X  a X ;
0 1 1 2 2

S S
a  b y , a  b y ,
1 1 2 2
S S
1 x 2 x
 b  1
b   1   r , (3.5)
  yx
 b 2  R 0

 1 r  r yx 
R   1 x 2 x  , r   1  .
0  r 1  yx  r 
 x 1 2 x   yx 2 
Тут вектор b є рішенням матричного рівняння
(3.5). У скалярному вигляді коефіцієнти b можна
обчислити за формулами
r  r r r  r r
b  yx 1 yx 2 x 1 x 2 , b  yx 2 yx 1 x 1 x 2 .
1 2 2 2
1 r 1 r
x 1 x 2 x 1 x 2
Точність прогнозу Y за рівнянням (3.4) оцінюється
величиною

2
S  S 1 R . (3.6)
пр y

3 Порядок виконання роботи

1 Дані для виконання розрахунків наведені нижче.
2 Скласти рівняння множинної регресії для
прогнозу Y за показниками X , X .
1 2
3 У звіті з лабораторної роботи навести
розрахункові формули та результати обчислення.

4 Аналіз результатів роботи, висновки

1 Оцінити тісноту зв’язку показника Y з іншими
показниками X , X .
1 2

48