Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов
Построение точечной диаграммы рассеяния. Анализ системы линейных уравнений. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Оценка гипотезы о линейной корреляции. Составление квадратической, гиперболической, экспоненциальной моделей, связей между признаками.
Подобные документы
Решение задачи с помощью пакета Excel. Параметры уравнения линейной зависимости. Таблица дисперсионного анализа, коэффициенты детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Оценка значимости коэффициента корреляции и регрессии с помощью критерия Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 11.10.2012Изучение понятий матрицы и матричной алгебры, выявление их роли в экономике. Рассмотрение примеров решения задач на составление системы линейных уравнений. Анализ модели Леонтьева многоотраслевой экономики (балансовый анализ) и линейной модели обмена.
методичка, добавлен 02.04.2014Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.
контрольная работа, добавлен 09.06.2014Расчет и составление матрицы парных коэффициентов корреляции и индекса детерминации. Вычисление дисперсионного отношения Фишера. Построение экономической модели влияния годового фонда заработной платы и мигрантов на численность безработных в регионе.
контрольная работа, добавлен 10.01.2017Составление уравнения регрессии с применением метода наименьших квадратов. Оценка достоверности полученного уравнения с использованием корреляционного анализа. Расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициентов парной детерминации и корреляции.
задача, добавлен 19.04.2017Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Расчет коэффициента корреляции для определения тесноты связи между исследуемыми признаками.
задача, добавлен 25.03.2020Анализ метода проведения парного регрессионного анализа с целью выявления связи между экономическими показателями деятельности коммерческих банков. Определение коэффициента детерминации, оценка значимости уравнения регрессии, расчет ошибки аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 16.11.2011Экстраполяция по скользящей и экспоненциальной средней. Одно- и многофакторные прогнозирующие функции. Метод экспоненциального сглаживания. Составление прогноза поквартального объема продаж ОАО "Прибой" с использованием метода скользящей средней.
контрольная работа, добавлен 09.12.2014Расчет коэффициента корреляции между временными рядами с помощью отклонения от основной тенденции. Построение поля корреляции, формулировка гипотезы о форме связи. Оценка с помощью критерия Фишера. Интерпретация коэффициентов регрессии, оценка значимости.
контрольная работа, добавлен 21.09.2017Построение поля корреляции, формулировка гипотезы о возможной форме и направлении связи. Расчет параметров парной линейной, степенной и линейно-логарифмической функций, а также параболы второго порядка. Построение уравнения регрессии и методы его решения.
лабораторная работа, добавлен 25.03.2012Оценка качества статистической модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Теснота связи для линейного уравнения регрессии. Определение коэффициента множественной корреляции. Построение автокорреляционной функции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 03.06.2014Оценивание функции спроса для расчета оптимальной цены. Определение критерия правильности расчетов. Способы оценивания точности восстановления зависимости. Обработка данных опроса с помощью методов наименьших квадратов и степенной аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 18.09.2015Использование адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Расчет экспоненциальной средней для временного ряда курса акций фирмы IBM, где в качестве начального значения экспоненциальной средней взято среднее значение из пяти первых уровней ряда.
контрольная работа, добавлен 13.08.2010Формирование системы линейных уравнений, специфика и описание численного моделирования. Аппроксимация уравнений, граничных условий и условий на фронтах. Нумерация фронтов и уравнения теплопроводности. Решение задач типа Стафана, алгоритмическая процедура.
статья, добавлен 06.02.2015Сущность регрессионного анализа. Методы определения вида регрессионных уравнений и их параметров, наименьших квадратов. График изменения видового числа древостоя ели в зависимости от средней высоты. Регрессия длины корней на длину стволиков всходов сосны.
контрольная работа, добавлен 29.03.2018Исследование сущности обобщенного метода наименьших квадратов, который применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, обладающие не только свойством несмещенности, но и имеющие меньшие выборочные дисперсии. Типы математических моделей.
контрольная работа, добавлен 10.05.2011Линейные, нелинейные парные функции регрессии. Оценка тесноты связи дохода от железнодорожных перевозок и пассажирооборота с помощью показателей корреляции, детерминации, среднего коэффициента эластичности. Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.10.2015Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Построение и анализ линейной множественной регрессии. Исследование степени корреляционной зависимости между переменными. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Оценка авторегрессионной модели.
лабораторная работа, добавлен 02.08.2013Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Уравнения линейной, гиперболической, степенной и показательной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов регрессий с помощью критерия Стьюдента и доверительных интервалов.
контрольная работа, добавлен 24.12.2010Порядок построения адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Оценка точности построенной модели с использованием средней ошибки аппроксимации. Нормальность распределения остаточной компоненты по R/S-критерию.
контрольная работа, добавлен 18.07.2016Линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.03.2015Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 24.12.2011Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013