Параметрическая идентификация объекта методом наименьших квадратов
Определение модели системы в виде уравнения регрессии аналитически и в Excel. Расчет коэффициента детерминации. Возможность использования модели для прогноза, проверка ее адекватности по критерию Фишера. Построение линии регрессии методом Асковица.
Подобные документы
Построение корреляционного поля и доверительных интервалов для коэффициентов уравнения регрессии. Определение числовой характеристики заданной выборки. Расчет дисперсии остатков. Проверка значимости коэффициента детерминации при помощи статистики Фишера.
лабораторная работа, добавлен 12.06.2014Построение системы показателей (факторов). Промежуточные результаты при вычислении коэффициента корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели в MS Excel. Выбор вида модели и оценка ее параметров. Оценка качества.
курсовая работа, добавлен 06.01.2013Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов средствами программы Excel. Получение числовых характеристик линейной, квадратичной и экспоненциальной зависимостей. Нахождение искомой зависимости графически и средствами Mathcad.
курсовая работа, добавлен 26.07.2015Пример решения задачи "Аппроксимация квадратичной функции методом наименьших квадратов" с использованием возможностей офисных приложений MS Word и MS Excel. Особенности разработки текста программы в интегрированной среде программирования Turbo Pascal 7.0.
курсовая работа, добавлен 07.08.2013Изучение взвешенного метода наименьших квадратов. Разработка программного обеспечения. Анализ программных продуктов и методов решения проблемы оценки случайных ошибок взвешенной модели регрессии, дисперсии ошибок и коэффициента пропорциональности.
статья, добавлен 02.02.2019Информационные технологии для решения прикладных задач на примере построения аппроксимации функции методом наименьших квадратов. Теория корреляции и линеаризация экспоненциальной зависимости. Построение графиков в Excel и использование функции ЛИНЕЙН.
курсовая работа, добавлен 24.02.2011Ознакомление с типами нелинейных регрессий. Исследование специфических особенностей линейного оценивания параметров регрессии в табличном процессоре Microsoft Excel. Рассмотрение и характеристика оптимальных значений параметров уравнения регрессии.
статья, добавлен 09.06.2021Получение корреляционной матрицы. Определение значения коэффициента парной корреляции результативного и факторного признаков. Построения эмпирической линии регрессии в окне workfile. Нахождение границ доверительного интервала в командной строке.
контрольная работа, добавлен 18.03.2012- 9. Разработка программного обеспечения для проверки качества одномерной линейной регрессионной модели
Характеристика методики построения линейных моделей парной регрессии, оценка их существенности и значимости, расчет показателей парной регрессии и корреляции. Исследование исходных данных для корреляционного анализа. Построение точечного прогноза.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017 Пример построения доверительного интервала нелинейного уравнения регрессии с использованием методов регрессионной модели для нижней и верхней границ, а также нормализирующего преобразования Джонсона. Сравнительная характеристика полученных результатов.
статья, добавлен 25.10.2016Описание процедуры оптимизации компьютерной модели по критерию адекватности. Определение КА модели по показателю эффективности работы оптико-электронной системы - отношению сигнал-шум на ее выходе. Виды аналитического метода проверки адекватности.
статья, добавлен 17.11.2018Метод наименьших квадратов при решении задач математической статистики, его достоинства и недостатки. Алгоритм расчёта начальной скорости счёта и периода полураспада. Описание пользовательского интерфейса и результатов. Листинг программного кода.
контрольная работа, добавлен 21.05.2014Методы структурной и параметрической идентификации модели регрессии однородного распределения яркости изображения объекта нерегулярного вида. Сегментация за счет адаптации модели регрессии к вариациям фотометрических параметров изображений объектов.
статья, добавлен 29.06.2016- 14. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016 Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Подготовка дифференциального уравнения к моделированию на ЭВМ методом понижения порядка производной, его график. Параметрическая оптимизация замкнутых по отклонению систем автоматического регулирования с моделью реального объекта и типовым регулятором.
курсовая работа, добавлен 24.02.2015Исследование влияния режимов резания на шероховатость обработанной поверхности вала. Решение задачи методом рототабельного униформ-планирования второго порядка. Составление математической модели, позволяющей прогнозировать влияние входных факторов.
курсовая работа, добавлен 13.06.2014Построение математической модели согласно варианту. Решение задачи графическим, алгебраическим и методом симплекс-таблицы. Определение допустимого решения методом введения искусственного базиса. Анализ взаимосвязи между решениями взаимодвойственных задач.
курсовая работа, добавлен 24.12.2014Продуктивность модели Леонтьева. Построение неотрицательного решения в модели Леонтьева методом простой итерации. Обоснование программного обеспечения. Разработка алгоритма решения балансовой модели методом итерации. Примеры использования программы.
дипломная работа, добавлен 26.07.2018Решение заданного дифференциального уравнения двумя разными методами: методом Рунге-Кутта и методом Эйлера модифицированного. Описание используемых методов. Построение графика и блок-схемы решения задачи. Проверка правильности решения в среде MathCad.
курсовая работа, добавлен 13.08.2012Развитие и закрепление навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel, применение их для решения математических задач с помощью современной электронной вычислительной техники. Разработка алгоритма аппроксимации функции в графической форме.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Рассмотрение эффективности применения генетического алгоритма и предложенных для него современных модификаций при решении задачи символьной регрессии методом генетического программирования. Оптимизация математических моделей сложных систем и процессов.
статья, добавлен 19.01.2018Критерий аппроксимации. Система нормальных уравнений, расчет их параметров методом Зейделя. Расчет максимального по модулю отклонения аппроксимирующей функции. Схемы алгоритмов и их описание. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 11.09.2017Построение и использование линии тренда для решения технических задач. Этапы решения задач, выбор класса функций тренда, расчёт формальных критериев аппроксимации, использование метода наименьших квадратов и его модификации для линейных моделей.
лабораторная работа, добавлен 18.06.2009Особенности использовании метода Брандона в задаче построения модели. Определение величины частного коэффициента множественной корреляции. Использование параметров статистической модели для расчета абсорберов и для построения системы теплообмена.
курсовая работа, добавлен 27.05.2012