При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
В таблице приведены данные о производительности труда (z) рабочего за одну смену в зависимости от времени (t, час.)
ti
1,5
2,5
6,5
7,5
zi
В предположении, что между t и z существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать производительность труда рабочего в первый час рабочего дня, то есть при t= 1.
В таблице приведены данные о показателях конкуренции (x) и средневзвешенные по частоте упоминания количества патентов (у).
хi
0,9
0,91
0,92
0,93
0,94
0,95
0,96
0,97
0,98
0,9
уi
4,5
4,8
5,3
5,9
6,1
6,4
6,1
5,4
4,8
4,3
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать количество патентов, в случае, если показатель конкуренции составит 1.
При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi
1,5
2,5
3,5
4,5
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 7 км.
В таблице приведены данные о потреблении электроэнергии (Р, кВт) городскими предприятиями некоторого города в зависимости от времени (t, час.)
ti
0,5
6,5
7,5
Рi∙10
В предположении, что между t и P существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать потребление электроэнергии в конце рабочего дня, то есть при t= 8.
В таблице приведены данные о росте объема выручки (у,тыс. у.е.) косметической компании в зависимости от числа клиентов (x).
хi
уi∙10
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать объем выручки, если число клиентов достигнет 1150 человек.
В таблице приведены данные расходах на рекламу (x, тыс. у.е.) и сбыте продукции (у,тыс. ед.)
хi
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
уi
1,6
2,5
5,3
7,4
9,7
19,9
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать сбыт продукции при отсутствии рекламы.
В таблице приведены данные о показателях конкуренции (x) и средневзвешенные по частоте упоминания количества патентов (у)
хi
0,87
0,88
0,89
0,9
0,91
0,92
0,93
0,94
0,95
0,96
уi
3,3
3,6
4,2
4,5
4,8
5,3
5,9
6,1
6,4
6,1
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать количество патентов, в случае, если показатель конкуренции равен 0,85.
При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
В таблице приведены данные о продуктивности животных (x, кг/гол.) и себестоимости единицы продукции (у, руб.)
хi
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать себестоимость единицы продукции, если продуктивность животных упадет до 3000 кг/гол.
При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от радиуса обслуживания базовой станции (x, км.) при плотности населения чел./км2.
хi
1,2
1,4
1,7
2,4
2,8
3,2
3,6
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента в случае, если радиус обслуживания базовой станции составит 5 км.
В таблице приведены данные о производительности труда (z) рабочего за одну смену в зависимости от времени (t, час.)
ti
0,5
1,5
7,5
zi
В предположении, что между t и z существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать производительность труда рабочего в конце рабочего дня, то есть при t= 8.
В таблице приведены цены (x, тыс. руб.) на продукцию и месячной выручки предприятия (у, тыс. руб.)
хi
1,2
2,6
3,2
3,6
4,1
5,0
5,9
7,2
7,3
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать выручку предприятия в случае, если цена на продукцию составит 8 тыс. руб.
При моделировании распространения сетей беспроводного доступа были получены следующие данные о стоимости подключения потенциального абонента (у, у.е.) в зависимости от плотности населения (x, чел./км2.) при возможном коэффициенте пропускания услуги (радиусе обслуживания базовой станции) км.
хi
уi
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Проанализировать, какой может быть плотность населения, чтобы стоимость подключения потенциального абонента составила 450 у.е.?
В таблице приведены данные расходах на рекламу (x, тыс. у.е.) и сбыте продукции (у,тыс. ед.)
хi
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
уi
1,5
2,4
4,1
5,3
7,3
9,6
12,1
14,9
18,2
В предположении, что между х и у существует квадратичная зависимость, определить параметры регрессии методом наименьших квадратов. Спрогнозировать сбыт продукции при отсутствии рекламы.
км.
чел./км2.
км.
чел./км2.
методом наименьших квадратов. Спрогнозировать стоимость подключения потенциального абонента при плотности населения 100 чел./км2.
методом наименьших квадратов. Спрогнозировать производительность труда рабочего в первый час рабочего дня, то есть при t= 1.
методом наименьших квадратов. Спрогнозировать потребление электроэнергии в конце рабочего дня, то есть при t= 8.