Студенческая работа на тему:

4 Дано распределение фирм по величине объемов продаж Х (млн руб ) и размеру затрат на рекламу Y (млн

Создан заказ №2466661

25 ноября 2017

4 Дано распределение фирм по величине объемов продаж Х (млн руб ) и размеру затрат на рекламу Y (млн

Как заказчик описал требования к работе:

Задание: сделать решение задач по теории вероятности за 2 дня, красиво оформить. Сколько стоит решение задач пишите точно.

Фрагмент выполненной работы:

4. Дано распределение фирм по величине объемов продаж Х (млн. руб.) и размеру затрат на рекламу Y (млн.руб.), произведенной продукции: X / Y 0,5-2 2-3,5 3,5-5 5-6,5 6,5-8 4-6 0 0 0 3 2 6-8 0 4 8 8 1 8-10 2 5 5 2 0 10-12 3 1 5 0 0 12-14 1 0 0 0 0 Требуется: вычислить условные средние случайной величины построить эмпирические ломаные регрессии оценить тесноту линейной корреляционной связи между признаками составить и построить линейные уравнения регрессии Y на X и X на Y проверить гипотезу о значимости выборочного коэффициента корреляции Решение: X / Y 1.25 2.75 4.25 5.75 7.25 5 0 0 0 3 2 5 7 0 4 8 8 1 21 9 2 5 5 2 0 14 11 3 1 5 0 0 9 13 1 0 0 0 0 1 6 10 18 13 3 вычислим условные средние: Х5: 3*5.75+2*7.25=31.75 Х7: 4*2.75+8*4.25+8*5.75+1*7.25=98.25 Х9: 2*1.25+5*2.75+5*4.25+2*5.75=49 Х11: 3*1.25+1*2.75+5*4.25=27.75 Х13: 1*1.25=1.25 Y1.25: 2*9+3*11+1*13=64 Y2.75: 7*4+9*5+11*1=84 Y4.25: 7*8+9*5+11*5=156 Y5.75: 5*3+7*8+9*2=89 Y7.25: 5*2+7*1=17 оценим тесноту линейной корреляционной связи между признаками Определим коэффициент корреляции: Cov(x,y) = 5.75•5•0.06 + 7.25•5•0.04 + 2.75•7•0.08 + 4.25•7•0.16 + 5.75•7•0.16 + 7.25•7•0.02 + 1.25•9•0.04 + 2.75•9•0.1 + 4.25•9•0.1 + 5.75•9•0.04 + 1.25•11•0.06 + 2.75•11•0.02 + 4.25•11•0.1 + 1.25•13•0.02 - 4.16 • 8.2 = -1.932Дисперсии:σ2x = 1.252(0.04 + 0.06 + 0.02) + 2.752(0.08 + 0.1 + 0.02) + 4.252(0.16 + 0.1 + 0.1) + 5.752(0.06 + 0.16 + 0.04) + 7.252(0.04 + 0.02) - 4.162 = 2.65σ2y = 52(0.06 + 0.04) + 72(0.08 + 0.16 + 0.16 + 0.02) + 92(0.04 + 0.1 + 0.1 + 0.04) + 112(0.06 + 0.02 + 0.1) + 132(0.02) - 8.22 = 3.68Откуда получаем среднеквадратические отклонения:σx = 1.627 и σy = 1.918 составим и построим линейные уравнения регрессии Y на X и X на Y Уравнение линейной регрессии с y на x имеет вид:Уравнение линейной регрессии с x на y имеет вид:= 1.25(0.04 + 0.06 + 0.02) + 2.75(0.08 + 0.1 + 0.02) + 4.25(0.16 + 0.1 + 0.1) + 5.75(0.06 + 0.16 + 0.04) + 7.25(0.04 + 0.02) = 4.16= 5(0.06 + 0.04) + 7(0.08 + 0.16 + 0.16 + 0.02) + 9(0.04 + 0.1 + 0.1 + 0.04) + 11(0.06 + 0.02 + 0.1) + 13(0.02) = 8.2 Запишем уравнения лин...Посмотреть предложения по расчету стоимости