Какое линейное уравнение регрессии можно составить на основе известных данных: а = 2,8; г = 0,9; дисперсии х и у равны

Для составления линейного уравнения регрессии на основе известных данных \(а = 2,8\) и \(г = 0,9\) с заданными дисперсиями \(х\) и \(у\) нам понадобится уравнение прямой \(у = а \cdot х + b\), где \(b\) - свободный член или коэффициент сдвига.

Для определения коэффициента сдвига \(b\) нам необходимо знать ещё некоторые данные. Значение дисперсии \(х\) позволяет нам определить дисперсию независимой переменной, а значение дисперсии \(у\) позволяет определить дисперсию зависимой переменной. Также для получения наилучшего результата, нам понадобится знать количество измерений.

Если у нас известны значения дисперсий и количество измерений, можно использовать формулу для определения коэффициента сдвига \(b\):

\[b = \overline{у} - а \cdot \overline{х}\]

где \(\overline{у}\) является средним значением зависимой переменной \(у\), а \(\overline{х}\) - средним значением независимой переменной \(х\) по имеющимся данным.

Таким образом, мы можем получить линейное уравнение регрессии на основе известных данных, дисперсий \(х\) и \(у\), и коэффициента \(b\):

\[у = 2,8 \cdot х + b\]

где \(b = \overline{у} - 2,8 \cdot \overline{х}\) - значение коэффициента сдвига, получаемое после вычисления средних значений зависимой и независимой переменных.

Однако, чтобы найти конкретное значение коэффициента сдвига и составить полное линейное уравнение регрессии, нам понадобится больше данных, такие как значения независимой переменной \(х\) и зависимой переменной \(у\) для каждого измерения.

Надеюсь, что это поможет вам понять, как составить линейное уравнение регрессии на основе предоставленных данных и дисперсий. Если у вас есть конкретные значения \(х\) и \(у\) для каждого измерения, пожалуйста, предоставьте их, и я смогу помочь вам составить конкретное уравнение регрессии.