Korrelimatuse kontroll t- ja z-statistiku abil: T-statistik: (Tp = 2,13) t=r (N -2)/(1-r)2 = -5,013 < 2,13 = H1 Z-statistik: (Zp = 1,6449) z = 0,5* (N-3)ln((1+r)/(1-r) = -2,424 < 1,6449 = H1 Mõlema statistiku järgi ei saa Ho tagasi lükata ning X ja Y korrelatsioon tuleb lugeda mitteoluliseks. 11. Leida ühefaktoriline lineaarne regressioonimudel y = b0 + b1 x ja analüüsida selle täpsust (võttes vastavates testides jm arvutustes olulisuse nivooks = 0.05) 11.1 . Leida mudeli paramaatrite hinnangud b0 ja b1 xi yi (xi-x)^2 4,0 0,1 1,0 1,0 5,5 4,4 5,0 0,2 4,4 3,0 1,2 0,0
t-statistik: Tp = 2,1318 t=r (N −2)/(1−r)2 = 0,8563 < 2,1318 = H1 Z-statistik: Zp = 1,6449 z = 0,5(N-3)ln((1+r)/(1-r) = -0,6047 < 1,6449 = H1 Mõlema statistiku järgi ei saa Ho tagasi lükata ning X ja Y korrelatsioon tuleb lugeda mitteoluliseks. 11. Leida ühefaktoriline lineaarne regressioonimudel y = b 0 + b1 x ja analüüsida selle täpsust (võttes vastavates testides jm arvutustes olulisuse nivooks α = 0.05) 11.1 . Leida mudeli paramaatrite hinnangud b0 ja b1 xi yi (xi - )2 0,9 1,8 3,69 4,2 9,9 1,90 1,8 0,7 1,04
Z0-statistik: 1+r 1+0,93 z 0=0,5 √ ( N −3 ) ln ( 1−r )=0,5 √ ( 5−3) ln ( 1−0,93 )=2,35 Z1-α/2= 1,645 2,35>1,645 korreleeritud 11. Leida ühefaktoriline lineaarne regressioonimudel y = b 0 + b1 x ja analüüsida selle täpsust (võttes vastavates testides jm arvutustes olulisuse nivooks α = 0.05) 11.1 . Leida mudeli paramaatrite hinnangud b0 ja b1 xi yi (xi-x̅ )^2 4,9 20,3 3,4596 1,9 7,7 1,2996 1,2 7,9 3,3856 4,3 14,1 1,5876 2,9 9,9 0,0196 3,04 11,98 9,752 keskmin keskmin Kokku e e ^y =b 0+ b1 x N ∑ ( x i− x´ ) ( y j− ´y ) b1= i=1 N =3,16
annaabi.ee 
