Линейные регрессионные модели

Московский государственный технический университет 
имени Н.Э. Баумана 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Г.Е. Маркелов 
 
 
ЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ 
 
 
 
Методические указания 
к выполнению домашнего задания 
 
 
 
 
 
 
 
Под редакцией В.С. Зарубина 
 
 
 
 
 
 
 
 
Москва 
Издательство МГТУ имени Н.Э. Баумана 
2008 

УДК 519.2 
ББК 22.172 
М 26 
 
Рецензент С.Б. Ткачев 
 
Маркелов Г.Е. 
М 26   Линейные регрессионные модели: Метод. указания к выполнению домашнего задания / Под 
ред. В.С. Зарубина. — М.: Изд-во МГТУ им. 
Н.Э. Баумана, 2008. — 28 с.; ил. 
ISBN 5-7038-1811-7 
В методических указаниях изложены подходы к 
решению одной из задач математической статистики — 
задачи построения линейной регрессионной модели по 
экспериментальным данным. 
Для студентов, изучающих теорию вероятностей и 
математическую статистику, а также для аспирантов, 
инженерно-технических и научных работников. 
Ил. 3. Табл. 5. Библиогр. 6 назв. 
 
УДК 519.2 
ББК 22.172 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ISBN 5-1111-1111-7               © МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008 

ВВЕДЕНИЕ 
 
При решении многих практически важных задач в различных областях человеческой деятельности часто возникает 
необходимость построения математической модели объекта 
исследования. Под объектом исследования понимают носитель свойств и качеств, подлежащих изучению. В технике 
объектом исследования может быть конкретное техническое 
устройство, его агрегат или узел, система технических устройств, процесс, явление или отдельная ситуация в какомлибо техническом устройстве или в системе таких устройств. 
Иногда объект исследования можно условно представить 
в виде схемы (рис. 1), которая содержит определенное количество входов и выходов. При этом выделяют входные контролируемые (или измеряемые) переменные x1, x2, ..., xn; 
входные неконтролируемые (или неизмеряемые) переменные 
e1, e2, ..., es и выходные показатели y1, y2, ..., ym — характеристики исследуемых свойств и качеств объекта. 
3 
4 
e1, e2, …, es
2
 
y1, 
y2, 
…,
ym
 
 
x1, 
x2, 
…,
xn
1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Рис. 1. Структурная схема объекта исследования: 1 — объект 
исследования; 2 — входные контролируемые переменные; 3 — входные неконтролируемые переменные; 4 — выходные показатели 
3