Лабораторные работы Савенко

Regression ( ).

( 3.7):

3.7

.

Variables ( ).

.

,

.

R2/13 . 21 3), .

3.8

.

3.8

31

,

( 3.9).

3.9

Partial correlations ( ),

». ( 3.10).

3.10

3.9 3.10:

-Dep. Var ( ) – (VAR2);

-No of cases ( ) – , n = 25;

-Multiple R ( . R) –

;

-R2 – ;

-Adjusted R2 ( .R2) - c

;

32

-F – F – ;

-df (cc) – F – ;

-– ;

-Partial correlations - .

-Std. Error of estimate – ,

;

-Intercept ( ) – ,

b0 ;

- Std.Error ( ) – b0

;

-t(df) and p-value – t- .

2

0.84. 0: 2/13 =0

=0.0, ,

. 0.7.

, .

,

, ,

, .

.

.

: r12/3 = 0.113 r23/1 = 0.827.

. r12=0.26, r23=0.84

.

33

bji/(…) ji .

( 3.11)

Regression summary ( )

3.9.

3.11

3.11 : 0=62.55,

21 =0.422, 23=2.093.

3.

.

.

.

4..

1.2 –

1	1,2,3	16	2,3,4
2	1,2,4	17	2,3,5
3	1,2,5	18	2,3,6
4	1,2,6	19	2,3,7
5	1,2,7	20	2,4,5
6	1,3,4	21	2,4,6
7	1,3,5	22	2,4,7
8	1,3,6	23	2,5,6
9	1,3,7	24	2,5,7
10	1,4,5	25	2,6,7
11	1,4,6	26	3,4,5
12	1,4,7	27	3,4,6
13	1,5,6	28	3,4,7
14	1,5,7	29	3,5,6
15	1,6,7	30	3,5,7

34

1.3 –

	1	2	3	4	5	6	7
1	2	3	4	5	6	7	8
1	73	48	99	31	284	68	279
2	69	40	83	28	265	47	245
3	72	52	106	30	298	40	354
4	72	50	107	23	264	35	212
5	65	39	79	25	232	60	323
6	67	49	100	25	272	37	285
7	56	38	80	25	292	41	240
8	70	47	96	27	245	46	361
9	63	41	98	31	274	46	236
10	64	50	97	25	256	53	246
11	70	52	92	28	291	43	357
12	67	36	90	25	290	53	361
13	60	55	108	30	257	54	343
14	63	43	107	28	258	50	390
15	80	45	96	28	309	45	208
16	71	56	86	31	257	50	301
17	74	45	98	23	316	25	306
18	68	55	97	28	251	44	334
1.3
1	2	3	4	5	6	7	8
19	65	63	128	26	278	54	342
20	73	47	88	26	268	56	274
21	57	48	117	28	273	48	336
22	71	55	110	27	280	44	277
23	66	37	94	25	244	49	320
24	76	38	82	26	243	50	278
25	70	46	97	27	269	46	266
26	68	41	91	28	255	46	294
27	74	42	118	27	229	47	308
28	69	53	87	29	272	39	271
29	68	57	104	24	263	49	228
30	71	39	89	23	249	44	414
31	60	46	71	27	252	49	324
32	56	56	86	27	229	53	348
33	71	47	97	28	284	44	211
34	68	51	89	26	265	47	356
35	66	52	101	29	298	51	350
36	60	50	93	26	264	56	350

35

37	70	47	112		232	39	301
38	69	48	67	27	249	46	338
39	72	54	97	29	292	57	297
40	70	52	82	24	245	45	268
41	61	47	81	27	274	55	294
42	62	57	92	25	256	46	309
43	63	53	90	29	291	52	284
44	71	48	110	29	290	45	276
45	65	46	96	25	257	43	289
46	70	43	110	24	258	48	234
47	70	49	97	30	309	50	298
48	68	31	102	25	257	44	264
49	78	40	101	31	231	38	302
50	66	49	112	27	288	68	323

4..

1.?

2. , ,

.

3.?

4.?

5.?

6.?

7.?

8.?

1.., .

: . - .: , 1998. -1022 .

2.., . STATISTICA -

Windows. - .: . " ", 1998. -608 .

3.., , .

: . - .: , 1998, -352

36

4.

:

( ).

,

. ,

,

.

.

,

, .

.

.

(t) – (0, t).

1=t1; 2 = t2 - t1; 3 = t3 – t2; … .

.

t:

W(t) = (t)] (4.1)

, W(t) - .

,

(t) =dW(t)/dt,

(4.2)

.

4.1.2

.

.

(t) - (0, t)

(t),

(4.2).

. t=0

. n(t) i (i=1,N) (0, t).

37

~	N	(4.3)
w(t) = å(ni (t + Dt) - ni (t)) /(N ×Dt).

i=1

,

.

1, 2, ... ( ,

f(t))

∞		(4.4)
q = M [xi ] = òt × f (t)dt,	(i = 1,2,...) .
0

,

= 1/ .

,

, N .

, t.

~	(4.5)
q = NN ×t .

åni (t)

i=1

.

.

( , ,

.).

-

(

- ).

G(t)

t1 :

G(t1 ) = P{TB < t1};				tB = M[TB ].			(4.6)
:
~	l(t1 )		~	m
G(t1 ) =		;	t B = å		t Bi	.	(4.7)
	m			i=1 m

l(t1 ) - , t1; m –

; t Bi - i o .

.

.

K ,

. ,

K =	q	.	(4.8)
	q +t B

38

,

, N

NP (tX ) ,

,

t.

:

	~	NP	(t)	(4.9)
	K =

N

K (t)

,

,

,

t. (4.9) ,

:

	K (t) =	q	× P(tX ,t),	(4.10)
		q +t B

P(tX , t) -

(tx, tx + t) , tx .

:

	K (t) =	q	×e−λt	(4.11)
		q +t B

4.2

MS Excel (

MathCad) .

1. ni(t) ,

, :

				t,
		50	100	150	200	250	300
1	n1(t)	1	2	2	3	4	4
2	n2(t)	2	3	3	3	4	5
3	n3(t)	1	1	1	3	4	4
4	n4(t)	2	3	4	4	5	5
5	n5(t)	1	1	2	2	3	3

.

(t1= 150 .) (t2= 250 .) - .

39

2. 1000 . : 1)

3 ; 2) - 0 ; 3) - 5

; 4) 2 .

~

. θ .

3. 7 . t i, i=1,2,…,7, :

i,	1	2	3	4	5	6	7
t i, .	1,5	6	2	2,5	3	3	2,5

: 1) ,

t1=2 ;

2) .

4.

K (t) t =200 ., :

- , =10-4 .-1;

=300 ; =10,5 .

,

, t 0 200 .

5.

K (t) ,

=480 ., K (t =0 .)=0.96, K (t=100

.)=0,95.

4.3 :

-;

-;

-;

.

40