11 класс. Практическая работа № 3.3. Практика по определению регрессионных зависимостей . В таблице ниже представлены

Тема: Практика по определению регрессионных зависимостей

Объяснение: В задаче требуется построить несколько регрессионных моделей, отражающих зависимость температуры от широты города, и выбрать наиболее подходящую функцию. Регрессионная модель представляет собой математическое уравнение, которое описывает связь между зависимой переменной (температурой) и одной или несколькими независимыми переменными (широтой города). В данной задаче широта города является независимой переменной, а температура - зависимой переменной.

Для построения регрессионных моделей можно использовать различные функции, такие как линейная функция, показательная функция, логарифмическая функция или квадратичная функция. Для выбора наиболее подходящей функции можно использовать R-квадрат, который показывает, насколько точно модель предсказывает данные.

Пример использования:
1. Построить линейную регрессионную модель: y = a + bx, где y - температура, x - широта города;
2. Построить показательную регрессионную модель: y = a * e^(bx), где y - температура, x - широта города;
3. Построить логарифмическую регрессионную модель: y = a + b * ln(x), где y - температура, x - широта города.

Совет: При построении регрессионных моделей стоит обратить внимание на то, какая функция лучше описывает данные. Рекомендуется использовать соответствующие программные инструменты, например, таблицы Excel или специализированные программы для статистического анализа.

Упражнение: Постройте линейную регрессионную модель, используя данные из таблицы. Найдите значения коэффициентов a и b, и представьте уравнение регрессии.