2015-07-04
569
Добавьте Лист9 и выполните задание с использованием базы данных служащих (файл База данных служащих.xls находится в папке Мои документы).
| Вариант | Задание |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для квадратичной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для квадратичной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих стаж работы 8,5 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для логарифмической модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для логарифмической модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих стаж работы 8,5 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для степенной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих стаж работы 8,5 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а стаж работы – как переменную X, постройте линию тренда для экспоненциальной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих стаж работы 8,5 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для квадратичной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для квадратичной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих возраст 37 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для логарифмической модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для логарифмической модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих возраст 37 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для степенной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих возраст 37 лет. | |
| Рассматривая годовую зарплату служащих как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для экспоненциальной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Выполните прогнозирование заработной платы для служащих, имеющих возраст 37 лет. | |
| Рассматривая стаж работы как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для квадратичной модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. | |
| Рассматривая стаж работы как переменную Y, а возраст – как переменную X, постройте линию тренда для логарифмической модели и получите с помощью инструмента Регрессия более полные характеристики. Сравните результаты с линейной моделью. |
