Аппроксимация экспериментальных данных полиномиальным уравнением
Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.
Подобные документы
Основной расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Анализ оценки статистической значимости параметров регрессии с помощью критерия Фишера и Стьюдента. Характеристика верхней и нижней границ доверительных интервалов.
задача, добавлен 20.06.2016Анализ зависимости объема потребления домохозяйства от располагаемого дохода. Построение регрессионной модели. Оценка качества уравнения регрессии. Расчет коэффициента эластичности, ошибок аппроксимации и регрессии, значения коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 07.03.2016Построение уравнения линейной и квадратичной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Анализ тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет общего и частного F-критерия Фишера. Сущность информативных лаговых переменных.
контрольная работа, добавлен 07.10.2015- 104. Уравнения регрессии
Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013 Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.
контрольная работа, добавлен 16.04.2020Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.
практическая работа, добавлен 21.05.2017Решение 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 11.10.2012Реализация интерактивного анализа данных. Алгоритмы поиска частых наборов и ассоциативных правил. Агрегирование куба с помощью перестроек префиксного дерева. Положение систем анализа данных среди информационных систем. Степень участия человека в анализе.
автореферат, добавлен 30.04.2018Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
лабораторная работа, добавлен 16.12.2013Расчет уравнения парной линейной регрессии зависимости прибыли от производительности труда. Особенность вычисления обобщающего коэффициента эластичности. Калькуляция средней ошибки аппроксимации. Характеристика показателей корреляции и детерминации.
контрольная работа, добавлен 14.06.2015Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.
учебное пособие, добавлен 22.11.2012Аналитическое выравнивание как способ описания эмпирических данных. Выбор типа линии, по которой производится выравнивание. Поле корреляции и гипотеза о форме связи. Параметры уравнений регрессий. Надежность результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа, добавлен 24.02.2016Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.
презентация, добавлен 18.01.2015Оценка 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 03.06.2014Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Описание проверки гипотезы относительно параметров регрессионного уравнения. Определение несмешенности, состоятельности и эффективности параметров регрессионного уравнения. Использование гистограммы Колмогрова-Смирнова, проверка гетероскедантичности.
контрольная работа, добавлен 24.06.2016Применение линейного регрессионного анализа для ситуаций с одной зависимой и одной независимой переменной. Проверка соблюдения необходимых условий для применения анализа линейной однофакторной регрессии. Построение точек на графике прямой регрессии.
презентация, добавлен 01.11.2013Сущность, виды и причины безработицы в России. Построение модели парной регрессии. Определение показателя эластичности. Вычисления критерия Дарбина-Уотсона и индекса Ласпейреса. Исследование остатков с применением предпосылок метода наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 18.06.2014Исследование 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 10.05.2011Построение нейронной сети. Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP–технологии). Критерии соответствия технологии OLAP. Понятие хранилища данных. Место и роль интеллектуального анализа данных (Data Mining, DM) в процессе принятия решений.
контрольная работа, добавлен 10.09.2017Характеристика зависимостей между среднедневной заработной платой и расходами на покупку продовольственных товаров. Расчет параметров линейной регрессии. Оценка модели через ошибку аппроксимации. Определение индекса корреляции по данным регионов.
контрольная работа, добавлен 17.04.2011Суть статистической обработки экспериментальных данных. Проверка выборочной информации на стохастичность и отсутствие грубых ошибок. Оценка точности измерения отклика. Порядок дисперсионного анализа трехфакторной модели. Выбор стратегии поиска оптимума.
курсовая работа, добавлен 26.02.2017Характеристика особенностей линейного парного регрессионного анализа. Методические указания по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и построения уравнения линейной парной регрессии. Анализ множественного регрессионного анализа.
методичка, добавлен 16.08.2014Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 22.09.2011Зависимость индекса человеческого развития от валового накопления и суточной калорийности питания населения. Расчет парных коэффициентов корреляции с помощью средних квадратических отклонений и показателей. Построение однофакторных уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 13.01.2018