Тема: «Применение теории корреляции к решению задач профессиональной направленности». — КиберПедия 

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

Тема: «Применение теории корреляции к решению задач профессиональной направленности».

2017-09-30 461
Тема: «Применение теории корреляции к решению задач профессиональной направленности». 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Знания:

- отличие статистической зависимости от корреляционной,

- уравнение регрессии,

- система нормальных уравнений,

- коэффициент корреляции и его свойства.

Умения:

- составлять уравнение корреляционной зависимости;

- вычислять коэффициент корреляции и определять тесноту связи между признаками.

 

Задание 1.

1. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 4,1 2,5 3,9 5,2 3,3 4,4 4,4 3,8 4,9 4,0

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 135 мм.

2. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi 1,2 1,1 1,3 1,6 1,95 1,05 1,75 1,7 1,55 1,45
yi 0,75 0,03 10.0 3.5 7.0 0,6 0,16 0,45 4,5 0,5

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 2 моль/кг.

3. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 9 т/га удобрений.

4. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 3,0 3,2 2,1 3,0 3,2 2,1 4,1 3,3 2,4 2,6

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 137 мм.

5. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi 1,1 1,4 1,22 1,6 1,58 1,85 1,58 1,95 1,7 1,8
yi 9,5 13,0 10,0 12,0 8,0 13,6 8,5 14,5 6,5 9,5

Полагая, что меду признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 3 моль/кг.

6. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 10 т/га удобрений.

7. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 3,8 4,4 3,1 4,0 4,3 3,7 5,9 5,7 5,0 4,2

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 115 мм.

8. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi 1,7 1,8 1,64 1,55 1,8 1,75 1,5 1,1 1,95 1,9
yi 3.6 4.4 3.1 4.0 4.3 3.7 3.8 5.7 5.0 4.0

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 2 моль/кг.

9. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 23 т/га удобрений.

10. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 3,5 3,8 3,5 4,6 3,1 4,4 4,3 3,2 3,8 2,8

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 95 мм.

11. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 9.5 13.0 10.0 8.0 13.0 8.0 14.0 6.5 11.0 10.5

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 155 моль/кг.

12. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 18 т/га удобрений.

13. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 11,0 9,0 8,0 11,0 7,5 5,0 10,0 7,5 10,5 8,0

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 155 мм.

14. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi 1,4 1,56 1,3 1,8 1,5 1,7 1,76 1,1 1,9 1,6
yi 9.0 6.5 11.0 5.5 14.0 7.0 12.0 10.0 9.0 9.5

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 2,5 моль/кг.

15. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 9 т/га удобрений.

16. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 4,6 2,6 4,3 2,4 3,1 3,8 4,2 2,9 2,7 3,4

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 65 мм.

17. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 3.6 4.4 3.1 4.0 4.3 3.7 3.8 5.7 5.0 3.8

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 50 моль/кг.

18. Проведено 10 наблюдений на контрольными участками посева, где X – количество удобрений (т/га), а Y – урожайность (ц/га). Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi                    

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую урожайность при внесении 9 т/га удобрений.

19. Для выявления корреляционной зависимости массы Y (в г) растений определенного вида от их высоты Х (в мм) было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi                    
yi 4,7 6,6 5,8 4,4 3,6 4,9 7,0 4,1 4,2 6,4

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую массу растения при высоте 145 мм.

20. Для выявления корреляционной зависимости оптической плотности Y раствора от концентрации X растворённого вещества было проведено 10 опытов. Их результаты приведены в таблице.

xi 1,75 1,9 1,5 1,1 1,6 1,1 1,9 1,55 1,7 1,95
yi 8.5 3.8 3.5 4.6 3.1 4.4 4.3 3.2 3.8 6.5

 

Полагая, что между признаками X и Y имеет место линейная корреляционная связь, определите выборочное уравнение линейной регрессии и выборочный коэффициент линейной корреляции. Построить диаграмму рассеяния и линию регрессии. Сделать вывод о направлении и тесноте связи между признаками. Используя полученное уравнение линейной регрессии, вычислить предполагаемую оптическую плотность при концентрации 3 моль/кг.

 


Поделиться с друзьями:

Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...

Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.024 с.