Sobiva regressioonmudeli leidmiseks hinnati lineaarset mudelit kolme erineva sõltumatute tunnuste komplekti korral. Mudelitele on lisatud determinatsioonikordajad R² ja korrigeeritud determinatsioonikordajad R_a² . Milline mudel on neist kõige parem?

(a) «math xmlns=¨http://www.w3.org/1998/Math/MathML¨»«semantics» «mrow»«mi»y«/mi»«mo»=«/mo»«mo»-«/mo»«mn»3527«/mn»«mo»+«/mo»«mn»333«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»1«/mn»«/msub»«mo»+«/mo»«mn»43«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»2«/mn»«/msub»«mo»,«/mo»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msup»«mi»R«/mi»«mn»2«/mn»«/msup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»885«/mn»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msubsup»«mi»R«/mi»«mi»a«/mi»«mn»2«/mn»«/msubsup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»872«/mn»«/mrow» «annotation encoding=¨LaTeX¨»y = - 3527 + 333{x_1} + 43{x_2}, \quad {R^2} = 0,885\quad R_a^2 = 0,872«/annotation» «/semantics»«/math»

(b) «math xmlns=¨http://www.w3.org/1998/Math/MathML¨»«semantics» «mrow»«mi»y«/mi»«mo»=«/mo»«mo»-«/mo»«mn»2642«/mn»«mo»+«/mo»«mn»470«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»1«/mn»«/msub»«mo»+«/mo»«mn»40«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»2«/mn»«/msub»«mo»-«/mo»«mn»6«/mn»«mo»,«/mo»«mn»29«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»3«/mn»«/msub»«mo»,«/mo»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msup»«mi»R«/mi»«mn»2«/mn»«/msup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»906«/mn»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msubsup»«mi»R«/mi»«mi»a«/mi»«mn»2«/mn»«/msubsup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»888«/mn»«/mrow» «annotation encoding=¨LaTeX¨»y = - 2642 + 470{x_1} + 40{x_2} - 6,29{x_3}, \quad {R^2} = 0,906\quad R_a^2 = 0,888«/annotation» «/semantics»«/math»

(c) «math xmlns=¨http://www.w3.org/1998/Math/MathML¨»«semantics» «mrow»«mi»y«/mi»«mo»=«/mo»«mo»-«/mo»«mn»2639«/mn»«mo»+«/mo»«mn»478«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»1«/mn»«/msub»«mo»+«/mo»«mn»40«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»2«/mn»«/msub»«mo»-«/mo»«mn»4«/mn»«mo»,«/mo»«mn»3«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»3«/mn»«/msub»«mo»-«/mo»«mn»68«/mn»«msub»«mi»x«/mi»«mn»4«/mn»«/msub»«mo»,«/mo»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msup»«mi»R«/mi»«mn»2«/mn»«/msup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»908«/mn»«mo»§#x000A0;§#x000A0;«/mo»«msubsup»«mi»R«/mi»«mi»a«/mi»«mn»2«/mn»«/msubsup»«mo»=«/mo»«mn»0«/mn»«mo»,«/mo»«mn»883«/mn»«/mrow» «annotation encoding=¨LaTeX¨»y = - 2639 + 478{x_1} + 40{x_2} - 4,3{x_3} - 68{x_4}, \quad {R^2} = 0,908\quad R_a^2 = 0,883«/annotation» «/semantics»«/math»

Aegrea kompleksanalüüsil kasutati aditiivset mudelit, leiti trendi mudel ja keskmised sesoonsed komponendid. Järgmise perioodi väärtuse prognoosimiseks arvutati trendi väärtus T=17, ja vastav komponent S= -3. Kui suur on prognoositav väärtus y?

Sea vastavusse kasvutempod (vasakul) ja juurdekasvutempod (paremal)

Hüpoteesipaari H₀: μ≥2, H₁: μ<2 testimisel saadi teststatistiku väärtuseks -2.5. Vasakpoolne kriitiline väärtus olulisuse nivool 0,05 on -1,64. Kumb hüpotees tuleb vastu võtta?

Regressioonmudeli hindamisel saadi järgmine mudel

y = 2,3 + 3,5 x₁ +4,8 x₂ + ε

Tunnuste statistilise olulisuse kontrollimisel selgus, et tunnus x₂ on statistiliselt mitteoluline. Kas võib õigeks mudeliks võtta mudeli

y = 2,3 + 3,5 x₁ + ε

Tunnuse selline väärtus, mis  on saadud korrektse mõõtmise tulemusena, aga erineb oluliselt ülejäänud väärtustest, on

Valimi mahu 5 korral saadi kahe suuruse X ja Y vahelise korrelatsiooni olulisuse testimise tulemuseks, et korrelatsioon puudub. Kas valimi mahu suurendamisel võib testimise tulemuseks saada, et korrelatsioon esineb?