Нужна помощь в написании работы?

Линейная модель. Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции. Был получен следующий коэффициент корреляции ,

Коэффициент корреляции, равный -0,110, показывает, что выявлена слабая обратная зависимость между размером ежемесячных пенсий и прожиточным минимумом в месяц.

Коэффициент детерминации, равный 0,012, устанавливает, что вариация среднего размера ежемесячных пенсий на 1,2 % из 100% предопределена вариацией размера прожиточного минимума, роль прочих факторов, влияющих на средний размер ежемесячных пенсий, определяется в 98,8 %, что является большой величиной.

Степенная модель. Тесноту нелинейной связи оценит индекс корреляции. Был получен следующий индекс корреляции =, что говорит о прямой слабой связи. Коэффициент детерминации r²xy=0,022.

Экспоненциальная модель. Был получен следующий индекс корреляции ρxy=0,110, что говорит о том, что связь прямая и слабая. Коэффициент детерминации r²xy=0,012. Это означает, что 1,2% вариации результативного признака (у) объясняется вариацией фактора х.

Полулогарифмическая модель. Был получен следующий индекс корреляции ρxy=0,146, что говорит о том, что связь прямая и слабая. Коэффициент детерминации r²xy=0,021. Это означает, что 2,1% вариации результативного признака (у) объясняется вариацией фактора х.

Гиперболическая модель. Был получен следующий индекс корреляции ρxy=0,183, что говорит о том, что связь прямая слабая. Коэффициент детерминации r²xy=0,0333. Это означает, что 3,3% вариации результативного признака (у) объясняется вариацией фактора х.

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Обратная модель. Был получен следующий индекс корреляции ρxy=0,107, что говорит о том, что связь прямая слабая. Коэффициент детерминации r²xy=0,0115. Это означает, что 1,15% вариации результативного признака (у) объясняется вариацией фактора х.

Вывод: по гиперболическому уравнению получена наибольшая оценка тесноты связи: ρxy=0,183 (по сравнению с линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной регрессиями).

Вид регрессии

Уравнение регрессии

Коэффициент детерминации

Индекс корреляции

Линейная

y=232,52-0,036x

0,0121

-0,110

Степенная

0,0216

0,147

Обратная

0,0116

0,107

Полулогарифмическая

y=276,99-9,764*Lnx

0,0214

0,146

Гиперболическая

0,0333

0,183

Экспоненциальная

y = e5,447 *e-0,00015x

0,0121

0,110

Поделись с друзьями