а) Постройте две линейные регрессионные модели на основе информации, представленной в таблице, приведенной на рисунке

Zolotoy_Gorizont

39

Хорошо, давайте разберемся с задачей.

Для начала, нужно учесть, что в таблице на рисунке 3.9 представлены данные, по которым мы можем построить линейные регрессионные модели и вычислить коэффициенты корреляции.

а) Построение линейных регрессионных моделей:

1. Первая модель:
- На оси абсцисс (ось X) откладываем значения независимой переменной (предиктора), которая может влиять на зависимую переменную (критерий);
- На оси ординат (ось Y) откладываем значения зависимой переменной (критерия), которую мы хотим прогнозировать.
- Проводим на графике линию регрессии, которая наилучшим образом отражает связь между независимой и зависимой переменными.

2. Вторая модель:
- Проводим еще одну линию регрессии, которая также отражает связь между независимой и зависимой переменными.

б) Вычисление коэффициентов корреляции:

1. Используем формулу для вычисления коэффициента корреляции Пирсона (r):
\[r = \frac{\sum{(x_i - \overline{x})(y_i - \overline{y})}}{\sqrt{\sum{(x_i - \overline{x})^2}\sum{(y_i - \overline{y})^2}}}\]
где \(x_i\) и \(y_i\) - значения переменных из таблицы, \(\overline{x}\) и \(\overline{y}\) - средние значения переменных.

2. Вычисляем коэффициент корреляции Пирсона для данных из таблицы на рисунке 3.9.

3. Сравниваем полученные значения с результатами, представленными на рисунке, чтобы определить степень схожести наших моделей и результатов.

Для того чтобы дать подробный ответ, мне нужна сама таблица и значения из нее. Пожалуйста, предоставьте мне таблицу с данными, чтобы я мог продолжить решение задачи.