Метод умовних найменших квадратів дослідження поліноміальних регресійних моделей без вільного члена
Особливості безпосереднього використання метода найменших квадратів. Підхід до побудови емпіричного рівняння регресії, всі стандартні помилки коефіцієнтів регресії якого менші від відповідних показників рівняння регресії, на прикладі фіксованої вибірки.
Подобные документы
Розробка обчислювальної схеми для визначення невідомих параметрів матричного рівняння регресії. Аналіз похибок заокруглення. Застосування методу найменших квадратів. Використання перетворення Фур'є в алгоритмі розрізування лінійних систем з матрицями.
статья, добавлен 29.11.2016Розгляд моделі лінійної регресії з вільним членом. Отримання необхідних та достатніх умов співпадання оцінки метода найменших квадратів та оцінки ортогональної регресії невідомих параметрів. Доказ теореми для вимірювань незалежних змінних з похибкою.
статья, добавлен 14.09.2016Способи вирівнювання за принципом найменших квадратів в геодезичних мережах. Рівняння поправок до виміряних величин. Параметричне рівняння поправок для дирекційного кута сторони геодезичної мережі. Параметричне рівняння поправок для заданого напрямку.
презентация, добавлен 21.03.2014Знаходження функції на основі експериментальних даних за методом найменших квадратів для параболічної залежності. Пошук екстремуму функції за умови, що аргументи задовольняють умові зв’язку. Функція Лагранжа. Нормальна система методу найменших квадратів.
контрольная работа, добавлен 12.11.2017Методи наближення функцій. Метод найменших квадратів як ефективний спосіб розв'язання задачі апроксимації функцій, його суть та основні формули. Лініалізація, розв’язання та побудова графіків функцій. Області застосування методу найменших квадратів.
курсовая работа, добавлен 17.12.2016Оцінка значення аналізу залишкових похибок з точки зору фішерівської теорії оцінок, що дає змогу окреслити зони сингулярності вагової функції під час застосування методу найменших квадратів. Отримання ефективних оцінок за методом найменших квадратів.
статья, добавлен 24.02.2016Порівняння асимптотичних коваріаційних матриць статистичних оцінок параметрів регресії: оцінки, отриманої методом виправлення оціночної функції зважених найменших квадратів. Вивчення та аналіз параметрів моделі у функціональній та структурній моделях.
автореферат, добавлен 14.08.2015Метод найменших квадратів для визначення коефіцієнтів регресійної залежності. Система алгебраїчних рівнянь при визначенні коефіцієнтів регресійної залежності методом найменших квадратів. Приклад регресійного аналізу. Коефіцієнт регресійної залежності.
практическая работа, добавлен 19.05.2010Гауссівські та негауссівські граничні розподіли перенормованих оцінок найменших квадратів коефіцієнтів регресії випадкових процесів із сильною залежністю у випадку дискретного часу. Метод оцiнювання коефiцiєнта регресiї стацiонарних випадкових процесiв.
автореферат, добавлен 21.11.2013Вивчення асимптотичної поведінки модифікацій Simex-оцінки для лінійної структурної моделі з похибками у змінних відомої так і невідомої дисперсії. Асимптотична коваріаційна матриця. Головні особливості побудови "виправленої" оцінки найменших квадратів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Основні задачі економетрії. Кореляційний та регресійний зв’язок між змінними. Сутність парної лінійної регресії. Причини появи випадкових збудників. Теоретичне рівняння регресії у векторно-матричній формі. Гомоскедастичні та гетероскедастичні моделі.
лекция, добавлен 28.11.2013- 12. Виправлена T(q)-вipoгідна оцінка у квадратичній структурній моделі регресії з похибками вимірювання
Вивчення квадратичної структурної моделі регресії з похибками вимірювання. Побудова виправленої T(q)-вірогідної оцінки коефіцієнтів регресії. Умови строгої консистентності оцінки в ситуації, коли q залежить від обсягу вибірки, їх коротка характеристика.
статья, добавлен 04.02.2017 Побудова параметричної та рекурсивної модифікації методу Гаусса-Ньютона. Розробка нового підходу до розв’язування систем нелінійних рівнянь та нерівностей, який базується на зведенні вихідної задачі до задачі найменших квадратів. Оцінка похибки процесів.
автореферат, добавлен 27.04.2014Вплив дискретних диференціальних характеристик на точність наближення дискретного методу найменших квадратів і розробка алгоритму апроксимації на цій основі. Програмне забезпечення і головні етапи впровадження методу у практику обробки емпіричних даних.
автореферат, добавлен 28.07.2014Оцінка параметрів регресійної моделі. Аналіз якості та статистичної значущості моделі за допомогою методу найменших квадратів. Особливості оцінки стандартизованих регресійних коефіцієнтів та значущості усієї моделі в цілому за допомогою F-тесту.
лабораторная работа, добавлен 15.10.2016Дослідження існування та єдиності зваженого нормального псевдорозв’язку. Розробка алгоритмів розв’язування задачі зважених найменших квадратів з наближеними вихідними даними. Апробація отриманих результатів при математичному моделюванні фізичних процесів.
автореферат, добавлен 20.07.2015Експериментальне дослідження залежності густини пресовок із порошку міді від тиску пресування. Обчислення коефіцієнтів рівняння регресії і допоміжні розрахунки. Передбачення значення густини пресовок міді у разі зміни тиску пресування у досліджених межах.
контрольная работа, добавлен 31.03.2015Вивчення методики побудови аналітичних моделей динаміки найпростішої одновимірної системи шляхом її ідентифікації за методом найменших квадратів. Придбання навичок вибору виду та параметрів моделі динаміки об'єкта, експериментальна оцінка точності моделі.
лабораторная работа, добавлен 23.04.2017Дослідження проблеми знаходження конструктивних умов існування та побудові розв'язків нелінійних нетерових крайових задач для систем диференціальних рівнянь. Способи побудови модифікованих ітераційних процедур з використанням техніки найменших квадратів.
автореферат, добавлен 20.07.2015Закон розподілу системи випадкових величин: функція розподілу системи двох величин, функціональна залежність, стохастична або ймовірна залежність. Числові характеристики системи двох величин. Коефіцієнт кореляційної матриці та рівняння регресії.
презентация, добавлен 21.03.2014Диференціальні рівняння першого порядку та рівняння з відокремленими змінними, однорідні та лінійні диференціальні рівняння. Рівняння, які зводяться до лінійних. Рівняння Бернуллі та Ріккаті. Рівняння в повних диференціалах. Інтегруючий множник.
лекция, добавлен 08.08.2014Вивчення математичних моделей випадкових явищ. Специфічність задач математичної статистики. Числові характеристики вибірки. Статистичні оцінки параметрів розподілу. Елементи теорії регресії i кореляції. Виконання розрахунків можливих реальних змін явища.
доклад, добавлен 02.06.2016Поняття звичайного диференціального рівняння, існування та єдність його розв'язку. Метод ламаних Ейлера. Наближене розв'язання диференціального рівняння І порядку. Загальний розв'язок рівняння у'=у+3 і задача Коші для рівняння з початковою умовою: у(0)=1.
контрольная работа, добавлен 06.10.2010- 24. Теорема Вієта
Засвоєння змісту теореми Вієта для зведеного квадратного рівняння та для квадратного рівняння загального виду. Формування вміння відтворювати вивчені твердження, використовувати їх для розв'язування завдань. Визначення коефіцієнтів квадратного рівняння.
конспект урока, добавлен 21.10.2018 Поняття лінійних диференціальних рівнянь першого порядку, особливості їх розв’язання за методом І. Бернуллі (добуток двох функцій). Метод варіації та інтегрування при розв’язанні лінійного диференціального рівняння першого порядку та рівняння Я. Бернуллі.
лекция, добавлен 01.05.2014