Нелинейная регрессия

Ознакомление с математической постановкой задачи регрессии. Исследование и характеристика одномерной полиномиальной регрессии с произвольной степенью полинома и с произвольными координатами отсчетов. Рассмотрение особенностей синусоидальной регрессии.

Подобные документы

  • Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.

    лабораторная работа, добавлен 01.11.2023

  • Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.

    практическая работа, добавлен 31.10.2014

  • F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.

    презентация, добавлен 23.08.2016

  • Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.

    контрольная работа, добавлен 26.06.2014

  • Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.

    доклад, добавлен 19.11.2012

  • Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.

    контрольная работа, добавлен 09.01.2017

  • Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.

    краткое изложение, добавлен 17.03.2015

  • Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Статистическая оценка достоверности регрессионной модели. Интервальная оценка параметров уравнения. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Абсолютные показатели силы связи.

    презентация, добавлен 05.06.2012

  • Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2021

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.

    контрольная работа, добавлен 12.01.2015

  • Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.

    методичка, добавлен 08.06.2015

  • Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.

    презентация, добавлен 15.12.2014

  • Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.

    статья, добавлен 25.02.2013

  • Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.

    контрольная работа, добавлен 09.06.2015

  • Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.

    курсовая работа, добавлен 13.10.2017

  • Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.

    презентация, добавлен 13.07.2015

  • Выдвижение рабочей гипотезы. Теоретическая регрессия. Влияние случайного члена. Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов. Прямой расчет коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о статистической значимости уравнений парной регрессии.

    презентация, добавлен 20.01.2015

  • Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2015

  • Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.

    статья, добавлен 27.12.2020

  • Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.

    презентация, добавлен 23.04.2015

  • Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.

    контрольная работа, добавлен 05.06.2022

  • Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.

    контрольная работа, добавлен 18.12.2014

  • Цели, факторы, интервалы регрессии. Начальное формирование и оптимизация уравнений. Практическое построение регрессионных моделей. Примеры построения моделей двумерной и четырехмерной функционально-факторной нелинейной регрессии программой "Тренды ФСП-1".

    статья, добавлен 03.11.2015

  • Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.

    лабораторная работа, добавлен 11.11.2017

  • Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 29.11.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.