Контрольная работа: Парная регрессия
· Для уравнениястепенноймодели 
:
· Для уравненияэкспоненциальноймодели
:
Для уравненияполулогарифмическоймодели 
:
· Для уравнения обратной гиперболической модели 
:
· Для уравнения равносторонней гиперболической модели 
:
Сравнивая значения 
, характеризуем оценку силы связи фактора с результатом:
· 
· 
· 
· 
· 
· 
Известно, что коэффициент эластичности показывает связь между фактором и результатом, т.е. на сколько% изменится результат y от своей средней величины при изменении фактора х на 1% от своего среднего значения. В данном примере получилось, что самая большая сила связи между фактором и результатом в полулогарифмической модели, слабая сила связи в обратной гиперболической модели.
5. Оценка качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
Подставляя в уравнение регрессии фактические значения х, определим теоретические (расчетные) значения 
. Найдем величину средней ошибки аппроксимации 
:
В среднем расчетные значения отклоняются от фактических на:
· Линейная регрессия. 
=
*100%= 8,5%, что говорит о повышенной ошибке аппроксимации, но в допустимых пределах.
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8 -10%.
· Степенная регрессия. =
*100%= 8,2%, что говорит о повышенной ошибке аппроксимации, но в допустимых пределах.
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8 -10%.
· Экспоненциальная регрессия. =
*100%= 9%, что говорит о повышенной ошибке аппроксимации, но в допустимых пределах.
Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8 -10%.