Выбрать данные.
По выбранным данным сделать полный корреляционный анализ:
Проверка на выбросы, расчет парных, частных и множественных коэффицентов коррелции (С проверкой коэффицентов на значимость и доверительный интервал)
Полный регрессионный анализ в матричном виде:
С построением уравнения регрес
нужно доделать лабораторную в эксель без отчета, третью функцию гиперболическую и проверить первые две( если есть ошибки исправить) и построить график в том же экселе, вариант 18, если нужны методички по работе, я скину
Пояснение к лабораторной работе дано для программы statistica, но можно выполнить ее и в обычном excel. Отчет должен содержать скриншоты из программы (либо таблицы exel). Все что должно быть в отчете прописано в пункте 28. Для исследования необходимо взять любые данные одного типа для 3 разных стра
Выбрать один из вариантов:
"Поиск аномалий, построение ассоциативных правил, поиск зависимостей", решить с помощью методов кластеризации, двухфакторного дисперсионного, ковариационного или других методов.
Подробности в прикрепленном файле.
Нужно сделать 2 лабораторные работы Matlab + Python из прикрепленного файла, один вариант, лаб №2 и №3. Номер варианта укажу позднее. Желательно с подробными комментариями и пояснениями, хотелось бы разобраться
Excel вариант 6 // основы корреляционно регрессионного анализа /
парная линейная регрессия / Корреляционная зависимость / Модель парной линейной регрессии
Имею высшее образование, окончила ЛГПУ и ДонДТУ. Преподаю высшую математику, теорию вероятности и математическую статистику, эконометрию. Имею педагогическое звание "Старший преподаватель". Стаж преподавательской работы более 30 лет.
Более 15 лет стажа преподавания в ВУЗе, преподавала дисциплины физико-математического и технического циклов. Два высших образования: 1) техническое (информационные технологии), 2) педагогическое (математик, учитель математики и информатики)