По парам точек (1, 1), (1, 2), (0, 1) построить модели однопараметрической и простой линейной регрессии. На основании каждой из моделей оценить значение в точке 3.

Наша задача — построить две модели регрессии по трем точкам: (1, 1), (1, 2) и (0, 1). Первая модель – однопараметрическая регрессия (то есть модель без свободного члена, вида y = β·x), вторая – простая линейная регрессия (y = β₀ + β₁·x). После построения моделей необходимо оценить значение y при x = 3. ────────────────────────────── 1. Однопараметрическая регрессия (без свободного члена) В модели вида:   y = β·x Методом наименьших квадратов оптимальная оценка β находится по формуле:   β = (Σ xᵢ·yᵢ) / (Σ xᵢ²) Вычислим суммы для наших данных: Для точек:   (1, 1): x·y = 1·1 = 1, x² = 1² = 1 ...