Главная
Библиотека
Статистика
Постройте модель линейной регрессии числа букв в имени (Вероника), отчестве (Евгеньевна), фамилии (Лунькова) на число глас...

Постройте модель линейной регрессии числа букв в имени (Вероника), отчестве (Евгеньевна), фамилии (Лунькова) на число гласных букв в каждом из них. Оцените параметры регрессии и постройте на одном графике точки данных и прямую регрессии. Входные

«Постройте модель линейной регрессии числа букв в имени (Вероника), отчестве (Евгеньевна), фамилии (Лунькова) на число гласных букв в каждом из них. Оцените параметры регрессии и постройте на одном графике точки данных и прямую регрессии. Входные»

24 октября 2025
Статистика

Условие:

Однопараметрическая и парная регрессия
В модели однопараметрической регрессии предполагается, что y_i = θx_i +ε_i, i = 1,...,n. Здесь y_i —отклики, θ —неизвестный параметр регрессии, x_i — регрессоры,
ε_i —независимые и одинаково распределенные регрессионные ошибки, Eε_i = 0, Varε_i = σ^2 > 0.

Задание:
Постройте модель линейной регрессии числа букв своих имени (Вероника), отчества (Евгеньевна), фамилии (Лунькова) на число гласных букв (а, е, е, и, о, у, ы, э, ю, я).
Оцените параметры регрессии и постройте на одном графике точки данных и прямую регрессии.
x_i — число гласных букв в имени (x_1), отчестве (x_2), фамилии (x_3).
y_i — число букв в имени (y_1), отчестве (y_2), фамилии (y_3).

.

Решение:

Ниже приведён пошаговый разбор задачи и её решение. ────────────────────────────── Шаг 1. Определение наблюдений Нам заданы три наблюдения. Для каждого наблюдения известно общее число букв (yᵢ) и число гласных (xᵢ). Используем данные для фамилии, имени и отчества: 1. Имя «Вероника» – Общее число букв: посчитаем: В, е, р, о, н, и, к, а → y₁ = 8 – Число гласных: считаем, что гласными являются буквы: а, е, и, о, у, ы, э, ю, я. Буквы «е», «о», «и», «а» являются гласными → x₁ = 4 2. Отчество «Евгеньевна» – Буквы по порядку: Е, в, г, е, н, ь, е, в, н, а → y₂ = 10 – Гласные:...