Зависимость потребления продукта А от среднедушевого дохода по данным 10 семей характеризуется следующим образом: уравнение регрессии yx=4x^...
Условие:
Зависимость потребления продукта А от среднедушевого дохода по данным 10 семей характеризуется следующим образом: уравнение регрессии yx=4x^0.5 коэффициент корреляции г= 0,9 остаточная дисперсия бост. =0,04. Провести дисперсионный анализ полученных остатков.
Решение:
Для проведения дисперсионного анализа остатков необходимо сначала вычислить сумму квадратов остатков (SSE), сумму квадратов регрессии (SSR) и общую сумму квадратов (SST).
Сумма квадратов остатков (SSE) вычисляется как сумма квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и предсказанными значениями:
SSE = Σ(y - ŷ)²
где y - фактические значения зависимой переменной, ŷ - предсказанные значения зависимой переменной.
Сумма квадратов регрессии (SSR) вычисляется как сумма квадратов разностей между предсказанными значениями зависимой переменной и средним значением зависимой переменной:
SSR = Σ(ŷ - ȳ)²
где ŷ - предсказанные значения зависимой переменной, ȳ - среднее значение зависимой переменной.
Общая сумма квадратов (SST) вычисляется как сумма квадратов разностей между фактическими значениями зависимой переменной и средним значением зависимой переменной:
SST = Σ(y - ȳ)²
где y - фактические значения зависимой переменной, ȳ - среднее значение зависимой переменной.
Теперь, когда мы знаем формулы для вычисления SSE, SSR и SST, мы можем приступить к расчетам.
Для данной задачи у нас есть уравнение регрессии yx = 4x^0.5, где x - среднедушевой доход, yx - потребление продукта А.
Так как у нас нет данных о фактических значениях зависимой переменной, мы не можем вычислить SSE, SSR и SST. Для проведения дисперсионного анализа остатков нам необходимы фактические значения зависимой переменной и предсказанные значения.
Если у вас есть дополнительные данные о фактических значениях зависимой переменной, пожалуйста, предоставьте их, и я смогу помочь вам с проведением дисперсионного анализа остатков.