Введение. 
Разработка программного обеспечения для проверки качества одномерной линейной регрессионной модели

Математическая постановка задачи регрессии заключается в следующем. Зависимость величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления Y от другого переменного свойства или параметра Х, которое в общем случае также может относиться к случайной величине, зарегистрирована на множестве точек xk множеством значений yk, при этом в каждой точке зарегистрированные значения yk и xk отображают действительные значения Y (хk) со случайной погрешностью? k, распределенной, как правило, по нормальному закону. По совокупности значений yk требуется подобрать такую функцию f (xk, a0, a1, …, an), которой зависимость Y (x) отображалась бы с минимальной погрешностью.

Цели и задачи курсовой работы

Цель работы — овладеть методикой построения линейных моделей парной регрессии, оценки их существенности и значимости, расчетом показателей парной регрессии и корреляции.

Постановка задачи. По данным изучаемых регионов (таблица 1) изучить зависимость общего коэффициента рождаемости () от уровня бедности, % () и среднедушевого дохода, тыс. руб. ().

Таблица 1. Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа.