Методика автоматизации множественного регрессионного анализа
Множественный регрессионный анализ - метод, позволяющий производить оценку с любым количеством объясняющих переменных. Методика расчета критерия значимости уравнения регрессии. Разработка процедуры умножения матриц на языке программирования Pascal.
Подобные документы
Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.11.2013Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Процедура выбора наилучшего регрессионного уравнения, краткий анализ. Метод выбора "наилучшего подмножества" предикторов. Регрессия на главных компонентах, на собственных значениях. Расчет коэффициента детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.
статья, добавлен 02.02.2019Сущность регрессионного анализа, его цели и условия применения. Характеристика уравнения регрессии, метода наименьших квадратов, диаграммы рассеяния. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации R-квадрат. Коэффициент множественной корреляции R.
презентация, добавлен 18.12.2012Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Корреляция случайных величин. Линейная регрессия, описание объекта, факторы, формирующие моделируемое явление. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций. Построение уравнения регрессии, смысл модели.
реферат, добавлен 20.03.2010Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.
контрольная работа, добавлен 20.10.2013Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.04.2015Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011Этапы проведения корреляционного и регрессионного анализа с целью выявления зависимости объема работ от числа рабочих. Анализ и понятие полного факторного эксперимента, его преимущества. Особенности проведения эксперимента, получение уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.05.2012Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 27.04.2017Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.
презентация, добавлен 19.07.2015Сущность 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 26.06.2014Выбор 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 05.06.2012Построение 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 23.05.2015Изучение обработки статистических данных методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета "Анализ данных программы Microsoft Excel". Суть регрессионного анализа - метода моделирования измеряемых данных и исследования их свойств.
курсовая работа, добавлен 10.07.2012Описание свойств объясняющих переменных в линейной эконометрической модели. Статистическая информация о реализациях переменной. Вектор и матрица коэффициентов корреляции. Исключение квазинеизменных переменных. Метод показателей информационной ёмкости.
презентация, добавлен 19.01.2015Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.05.2019F 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 23.08.2016Характеристика основных последствий некорректной спецификации модели. Методика определения изменения оценки коэффициента регрессионной зависимости, в которой отброшена переменная. Исследование взаимосвязи выборочной дисперсии и величины корреляции.
презентация, добавлен 19.01.2015Геометрическая интерпретация множественной регрессионной модели с двумя объясняющими переменными. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы, свойства регрессионных коэффициентов, вычисление стандартной ошибки.
презентация, добавлен 20.01.2015Математическое моделирование облака рассеяния. Исследование нелинейной корреляции. Составление матрицы планирования для четырех факторов. Нахождение коэффициентов регрессионного уравнения для данной матрицы. Определение значимости коэффициентов регрессии.
лабораторная работа, добавлен 06.10.2016Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.
реферат, добавлен 29.09.2013Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Построение 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 23.05.2021Вектор оценок параметров регрессионного уравнения. Классическая оценка ковариационной матрицы метода наименьших квадратов, оценка параметров. Разработка программного обеспечения. Дисперсия ошибки. Однородные группы наблюдений, формула Стерджесса.
статья, добавлен 02.02.2019