Основно съдържание

Физика – 11. клас (България)

Курс: Физика – 11. клас (България) > Раздел 4

Урок 3: Метод на най-малките квадрати

Интерпретиране на изходящи данни за регресия от компютър

Дезире се интересува да види дали ученици, които консумират повече кофеин, също така учат повече. Тя избира на случаен принцип 20 ученици от училището си и записва приема им на кофеин (мг) и брой часове, прекарани в учене. Една точкова диаграма на данните показала линейна зависимост.

Това е компютърно извлечение от анализа на данните с метода на най-малките квадрати:

Предиктор	Коефициент	SE коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

S, equals, 1, comma, 532, start text, R, negative, S, q, end text, equals, 60, comma, 032, percent, start text, R, negative, S, q, left parenthesis, a, d, j, right parenthesis, end text, equals, 58, comma, 621, percent

Въпрос 1

Кое е уравнението на правата на регресия по метода на най-малките квадрати?

Предиктор	Коефициент	SE коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

(Избор А)
y, with, hat, on top, equals, 0, comma, 164, plus, 2, comma, 544, x, където x представлява приема на кофеин, а y представлява часовете, прекарани в учене
(Избор Б)
y, with, hat, on top, equals, 0, comma, 164, plus, 2, comma, 544, x, където x представлява часовете, прекарани в учене, а y представлява приема на кофеин
(Избор В)
y, with, hat, on top, equals, 2, comma, 544, plus, 0, comma, 164, x, където x представлява приема на кофеин, а y представлява часовете, прекарани в учене
(Избор Г)
y, with, hat, on top, equals, 2, comma, 544, plus, 0, comma, 164, x, където x представлява часовете, прекарани в учене, а y представлява приема на кофеин

Въпрос 2

Кое твърдение за ъгловия коефициент е вярно?

Предиктор	Коефициент	SE коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

(Избор А)
За всеки допълнителен 1 час учене приемът на кофеин е прогнозиран да се увеличи с 0, comma, 164, start text, м, г, end text.
(Избор Б)
За всеки допълнителен 1 час учене приемът на кофеин е прогнозиран да намалее с 0, comma, 164, start text, м, г, end text.
(Избор В)
За всеки допълнителен 1, start text, м, г, end text кофеин времето на учене е прогнозирано да се увеличи с 0, comma, 164 часа.
(Избор Г)
За всеки допълнителен 1, start text, м, г, end text кофеин времето прекарано в учене е прогнозирано да намалее с 0, comma, 164 часа.

Въпрос 3

Кое твърдение за пресечната точка с оста у е вярно?

Предиктор	Коефициент	SE коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

(Избор А)
Когато приемът на кофеин е 0, start text, м, г, end text, времето на учене е прогнозирано да е 2, comma, 544 часа.
(Избор Б)
Когато времето на учене е 0 часа, приемът на кофеин е прогнозиран да е 2, comma, 544, start text, м, г, end text.
(Избор В)
Когато приемът на кофеин е 0, start text, м, г, end text, времето на учене е прогнозирано да е 0, comma, 164 часа.
(Избор Г)
Когато времето на учене е 0 часа, приемът на кофеин е прогнозиран да е 0, comma, 164, start text, м, г, end text.

Въпрос 4

Колко голяма е една типична грешка на прогнозиране, когато използваме този модел, за да прогнозираме времето на учене от приема на кофеин?

Предиктор	Коефициент	SE Коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

Въпрос 5

Приблизително какъв процент от дисперсията на времето за учене може да бъде обяснен от регресията на количеството приет кофеин?

Предиктор	Коефициент	SE Коефициент	T	P
Константа	2, comma, 544	0, comma, 134	18, comma, 955	0, comma, 000
Кофеин (мг)	0, comma, 164	0, comma, 057	2, comma, 862	0, comma, 005

Въпрос 6

Въз основа на тези данни можем ли да заключим, че консумацията на повече кофеин ще накара някого да учи повече?

Искаш ли да се присъединиш към разговора?

Вписване в профила

Сортирай по:

Все още няма публикации.

Разбираш ли английски? Натисни тук, за да видиш още дискусии в английския сайт на Кан Академия.