База ответов ИНТУИТ

Логистика

<<- Назад к вопросам

Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
1123
2245
3356
4467
5517
6638
7788
8829
9949
1010210
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего Y.Ответ округлить до двух знаков после запятой.

(Ответ необходимо ввести в поле ввода.)

Варианты ответа
Похожие вопросы
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
142
2174
3255
4376
5436
6517
7577
8628
9708
10759
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего Y.Ответ округлить до трех знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
110210
29510
3839
4778
5658
6527
7467
8376
9245
10154
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего Y.Ответ округлить до одного знака после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
110210
29510
3839
4778
5658
6527
7467
8376
9245
10154
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего X.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
142
2174
3255
4376
5436
6517
7577
8628
9708
10759
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего X.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
110210
29510
3839
4778
5658
6527
7467
8376
9245
10154
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего квадрата X.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
1123
2245
3356
4467
5517
6638
7788
8829
9949
1010210
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего квадрата X.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
142
2174
3255
4376
5436
6517
7577
8628
9708
10759
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего квадрата X.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
1123
2245
3356
4467
5517
6638
7788
8829
9949
1010210
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего произведения XY.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
142
2174
3255
4376
5436
6517
7577
8628
9708
10759
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего произведения XY.Ответ округлить до двух знаков после запятой.
Заданы n наборов (n=10) значений двух переменных: X (уровень сервисного обслуживания) и Y (уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина Y - это оценочное значение, полученное с погрешностью Sy.
XYSy
110210
29510
3839
4778
5658
6527
7467
8376
9245
10154
Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b, где k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x. Для вычисления средних значений используются формулы:\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.Здесь w_i=\frac{1}{Sy^2} статистические веса.В ответе указать значение среднего произведения XY.Ответ округлить до двух знаков после запятой.