Имеются выборочные данные по студентам: X - количество прогулов за некоторый период времени и Y -

Имеются выборочные данные по студентам: X – количество прогулов за некоторый период времени и Y –

4 ноября, 2023
0 комментариев

Пользователь задал следующий вопрос:

Имеются выборочные данные по студентам: X – количество прогулов за некоторый период времени и Y – суммарная успеваемость за этот период: X= [12,9,8,14,15,11,10,15]; Y= [42,107,100,60,78,79,90,54]. В каком ответе указано верное уравнение регрессии?

Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку "репорт" внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.

текстовая нейросеть отвечает:

Для решения этой задачи необходимо найти уравнение регрессии, которое будет описывать связь между количеством прогулов (X) и суммарной успеваемостью (Y) студентов.

Для начала, визуализируем данные на графике:

import matplotlib.pyplot as plt

X = [12, 9, 8, 14, 15, 11, 10, 15] # количество прогулов

Y = [42, 107, 100, 60, 78, 79, 90, 54] # суммарная успеваемость

plt.scatter(X, Y)

plt.xlabel('Количество прогулов')

plt.ylabel('Суммарная успеваемость')

plt.show()

По графику видно, что есть некоторая обратная зависимость между количеством прогулов и суммарной успеваемостью. Чем больше прогулов, тем меньше успеваемость.

Для построения уравнения регрессии воспользуемся методом наименьших квадратов. Этот метод позволяет найти такую прямую, которая минимизирует сумму квадратов отклонений исходных данных от этой прямой.

Для начала, найдем средние значения X и Y:

mean_X = sum(X) / len(X)

mean_Y = sum(Y) / len(Y)

Затем найдем коэффициенты наклона и точку пересечения с осью Y:

n = len(X)

numerator = sum([xi*yi for xi, yi in zip(X,Y)]) - n * mean_X * mean_Y

denominator = sum([xi**2 for xi in X]) - n * mean_X**2

b1 = numerator / denominator

b0 = mean_Y - b1 * mean_X

Теперь, у нас есть коэффициенты b0 и b1, которые позволяют найти уравнение регрессии:

Y = b0 + b1 * X

Таким образом, правильное уравнение регрессии будет выглядеть следующим образом:

Y = 121.75 - 6.07 * X

Ruschatgpt представляет собой мощный инструмент, способный предоставлять подробные ответы на широкий спектр вопросов, используя нейросеть GPT-3.5. Однако важно понимать, в каких случаях его использование является уместным, а в каких нет. Уместное использование: Образовательные цели: Ruschatgpt отлично подходит для студентов и исследователей, ищущих дополнительные материалы для обучения или исследований. Решение бытовых вопросов: Пользователи могут получать советы по повседневным вопросам, например, по кулинарии, домашнему мастерству или организации личных финансов. Креативные идеи: Художники, писатели и другие творческие личности могут использовать сервис для генерации идей и вдохновения. Технические консультации: Полезен для получения информации о программировании, инженерии и других технических областях. Неуместное использование: Медицинская диагностика и лечение: Не следует полагаться на Ruschatgpt для медицинских диагнозов или лечебных рекомендаций. Юридические консультации: Сервис не может заменить профессионального юриста для консультаций по правовым вопросам. Конфиденциальная информация: Не следует использовать Ruschatgpt для работы с конфиденциальной или чувствительной информацией. Критические решения: Не рекомендуется полагаться на сервис при принятии решений, связанных с безопасностью, финансами или важными жизненными изменениями. При возникновении вопросов, пишите нам на [email protected]. Индивидуальный предприниматель Карпачев Матвей Геннадьевич (ОГРНИП 323774600800507, ИНН 753608318153).

Имеются выборочные данные по студентам: X – количество прогулов за некоторый период времени и Y –

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться

Имеются выборочные данные по студентам: X – количество прогулов за некоторый период времени и Y –

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться

Обратная связь с администрацией проекта

Форма репорта неправомерного контента.

Хотите задать любой вопрос нейросети?