Методы прогнозирования экономических объектов
Определение наилучшей функции по методике наименьших квадратов. Порядок вычисления интерполяционного полинома Лагранжа, который проходит через все заданные точки. Принципы и особенности представления приближенной функции многочленом второй степени.
Подобные документы
Сущность и характерные особенности функции нескольких переменных, порядок расчета и анализа ее дифференциала. Определение частных производных. Применение дифференциала к приближенным вычислениям. Метод множителей Лагранжа и наименьших квадратов.
методичка, добавлен 19.09.2017Анализ подхода, основанного на приближении таблично заданной функции с помощью алгебраического интерполяционного многочлена Лагранжа. Построения формулы для вычисления второй производной с использованием аппроксимации. Метод неопределенных коэффициентов.
презентация, добавлен 30.10.2013Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.
реферат, добавлен 08.05.2011Аппроксимация данных заданной линейной зависимостью методом наименьших квадратов. Определение ее параметров. Нахождение точек экстремума функции с помощью метода множителей Лагранжа. Исследование функции на экстремум. Изменение диагонали прямоугольника.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015Характеристика классов приближающих функций. Метод интерполяции Лагранжа. Метод получения аппроксимирующего значения функции без построения в явном виде полинома. Метод сплайн-аппроксимации и наименьших квадратов. Способы определения полиномы Чебышева.
контрольная работа, добавлен 03.06.2009Роль интерполяции функций в вычислительной математике. Построение таблично заданных функций, которые совпадают со значениями исходной функции в некотором числе точек. Алгоритм построения интерполяции с помощью интерполяционного полинома Лагранжа.
контрольная работа, добавлен 03.06.2015Сущность и история разработки метода наименьших квадратов. Примеры решения уравнений в матричном виде по способу наименьших квадратов. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Парная линейная и нелинейная регрессия, методы их оценивания.
реферат, добавлен 26.04.2015Решение систем линейных алгебраических уравнений. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса. Основные методы решения нелинейных однородных (скалярных) уравнений. Построение интерполяционного полинома. Сущность аппроксимация методом наименьших квадратов.
учебное пособие, добавлен 24.10.2012Анализ линейно независимых функций, основные условия выполнения интерполяции для поиска многочлена, оценка возможной погрешности. Сущность методов Лагранжа и Ньютона, понятие интерполяционного полинома. Квадратическая зависимость аппроксимирующей функции.
лабораторная работа, добавлен 20.05.2015Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.
презентация, добавлен 06.08.2015Анализ аппроксимации как процесса приближения функции f(x) к более простой функции. Анализ интерполяции как процесса нахождение промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Определение интерполяционного полинома.
контрольная работа, добавлен 11.02.2018Исследование и сравнительное описание наиболее распространенных приближенных методов вычисления определенных интегралов: прямоугольников, трапеций и парабол. Принципы замены подынтегральной функции многочленом, совпадающим с ней в некоторых точках.
контрольная работа, добавлен 07.06.2016Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Постановка задачи аппроксимации и интерполяции функций. Общее понятие обобщенной степени и конечных разностей. Интерполяционные формулы Ньютона. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов для обработки результатов экспериментов.
контрольная работа, добавлен 27.09.2017Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.
презентация, добавлен 29.05.2020Методы поиска решений нелинейных уравнений, сущность метода Ньютона. Интерполяция функции с помощью полинома Лагранжа. Вычисление интеграла по формуле трапеций с тремя десятичными знаками, расчет интеграла по формуле Симпсона. Оптимизация функции.
контрольная работа, добавлен 13.10.2014Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.
курс лекций, добавлен 19.06.2015Вычисление предела функции. Составление уравнения касательных, перпендикулярных прямой, проходящей через заданные точки, к графику функции. Нахождение неопределенного и определенного интегралов. Расчет площади криволинейной трапеции, ограниченной линиями.
контрольная работа, добавлен 21.09.2013Анализ понятия характеристического полинома булевой функции, имеющего заданную поляризацию переменных. Исследование метода представления булевой функции полиномом Рида-Маллера (каноническим поляризованным полиномом) с помощью характеристического полинома.
статья, добавлен 12.05.2018Последовательность и вид многочленов на конечной степени точек в частных случаях. Сила нормированности. Определение коэффициентов Фурье. Применение метода наименьших квадратов. Ортогональные многочлены системы. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
контрольная работа, добавлен 20.05.2013Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.
реферат, добавлен 20.05.2013- 25. Интерполяция
Интерполяционная формула Лагранжа. Определение производных функции. Оценка остаточного члена. Исчисление корня уравнения с помощью обратного интерполирования. Построение интерполяционного многочлена Ньютона. Сущность вычислительных методов алгебры.
контрольная работа, добавлен 23.04.2011