Для того, чтобы было 6 нулей в 3-х числах должно быть не менее 6 множителей 2 и не менее 6 множителей 5. При чем, так как сумма не кратна 10, в одном числе должны быть 2 без 5, а в другом наоборот. Числа не могут иметь множителей 5 больше 3.Таким образом первое число 5*5*5=125. Чтобы сумма оканчивалась на 7, второе число должно заканчиваться на 2-это 2 или 32, но, если 2, то третье число будет больше суммы, а этого не может быть, так как все числа положительные. Значит второе число-32. Третье число составляем из оставшихся множителей: 2*5*5*5=250. Проверяем сумму: 250+126+32=407. ответ: 250;125;32
ПРИМЕР. По данной корреляционной таблице построить прямые регрессии с X на Y и с Y на X. Найти соответствующие коэффициенты регрессии и коэффициент корреляции между X и Y.y/x15202530354010022120431031402507101601431801Решение: Уравнение линейной регрессии с y на x будем искать по формуле
а уравнение регрессии с x на y, использовав формулу:
Построим найденные уравнения регрессии на чертеже, из которого сделаем следующие вывод: 1) обе линии проходят через точку с координатами (27.961; 136.893) 2) все точки расположены близко к линиям регрессии.
При чем, так как сумма не кратна 10, в одном числе должны быть 2 без 5, а в другом наоборот. Числа не могут иметь множителей 5 больше 3.Таким образом первое число 5*5*5=125. Чтобы сумма оканчивалась на 7, второе число должно заканчиваться на 2-это 2 или 32, но, если 2, то третье число будет больше суммы, а этого не может быть, так как все числа положительные. Значит второе число-32. Третье число составляем из оставшихся множителей: 2*5*5*5=250. Проверяем сумму: 250+126+32=407.
ответ: 250;125;32
Уравнение линейной регрессии с y на x будем искать по формуле
а уравнение регрессии с x на y, использовав формулу:
где , - выборочные средние величин x и y, σx, σy - выборочные среднеквадратические отклонения.
Находим выборочные средние:
= (15(1 + 1) + 20(2 + 4 + 1) + 25(4 + 50) + 30(3 + 7 + 3) + 35(2 + 10 + 10) + 40(2 + 3))/103 = 27.961
= (100(2 + 2) + 120(4 + 3 + 10 + 3) + 140(2 + 50 + 7 + 10) + 160(1 + 4 + 3) + 180(1 + 1))/103 = 136.893
Выборочные дисперсии:
σ2x = (152(1 + 1) + 202(2 + 4 + 1) + 252(4 + 50) + 302(3 + 7 + 3) + 352(2 + 10 + 10) + 402(2 + 3))/103 - 27.9612 = 30.31
σ2y = (1002(2 + 2) + 1202(4 + 3 + 10 + 3) + 1402(2 + 50 + 7 + 10) + 1602(1 + 4 + 3) + 1802(1 + 1))/103 - 136.8932 = 192.29
Откуда получаем среднеквадратические отклонения:
и
Определим коэффициент корреляции:
где ковариация равна:
Cov(x,y) = (35•100•2 + 40•100•2 + 25•120•4 + 30•120•3 + 35•120•10 + 40•120•3 + 20•140•2 + 25•140•50 + 30•140•7 + 35•140•10 + 15•160•1 + 20•160•4 + 30•160•3 + 15•180•1 + 20•180•1)/103 - 27.961 • 136.893 = -50.02
Запишем уравнение линий регрессии y(x):
и уравнение x(y):
Построим найденные уравнения регрессии на чертеже, из которого сделаем следующие вывод:
1) обе линии проходят через точку с координатами (27.961; 136.893)
2) все точки расположены близко к линиям регрессии.
1