Регрессионный анализ

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.

Подобные документы

  • Применение 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 12.12.2014

  • Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Распределение оценок коэффициентов в асимптотике. Проверка значимости коэффициентов множественной регрессии по критерию Стьюдента. Предсказание среднего значения зависимой переменной.

    лекция, добавлен 15.06.2014

  • Расчет 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 27.04.2017

  • Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.

    контрольная работа, добавлен 25.04.2015

  • F 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 23.08.2016

  • Математическое 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 06.10.2016

  • 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.

    статья, добавлен 31.07.2018

  • Задачи 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 20.03.2010

  • Сущность 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 18.12.2012

  • Определение критериев оптимальности планирования. Построение матрицы планирования с ортогональными вектор-столбцами. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности описания объекта полиномом второго порядка с помощью F-критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 25.01.2024

  • Знакомство с принципами и критериями выбора регрессионной модели. Рассмотрение видов закономерностей в лесоводстве и лесной таксации. Особенности математической формы эмпирических моделей связи. Анализ линейных и нелинейных регрессионных уравнений.

    автореферат, добавлен 29.03.2018

  • Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 15.03.2017

  • Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.

    контрольная работа, добавлен 09.06.2015

  • Выбор 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 05.06.2012

  • Этапы 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 07.05.2012

  • Сущность 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 26.06.2014

  • Определение среднего значения исследуемого параметра для каждой точки факторного пространства. Проверка гипотезы однородности дисперсий по критерию Корхена. Значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности математической модели.

    курсовая работа, добавлен 03.11.2020

  • Традиционный метод проверки однородности. Классические условия применимости критерия Стьюдента. Область применимости традиционного метода проверки однородности с помощью критерия Стьюдента. Критерий Крамера-Уэлча равенства математических ожиданий.

    статья, добавлен 20.05.2017

  • Построение графика плотности нормального распределения. Его изменение графика при увеличении и уменьшении значения математического ожидания, степени свободы. Определение критерия хи-квадрат, t-критерия Стьюдента, точного критерия Фишера, их использование.

    лабораторная работа, добавлен 27.03.2022

  • Коммерческий банк: понятие, сущность, функции. Теоретические аспекты построения статистической модели. Проявление мультиколлинеарности. Проверка уравнения регрессии на значимость. Построение модели зависимости прибыли банков от значимых факторов.

    курсовая работа, добавлен 26.05.2013

  • Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.

    контрольная работа, добавлен 18.12.2014

  • Определение и проверка значения коэффициентов уравнения регрессии. Число степеней свободы в дисперсии адекватности. Получение уравнения регрессии 1 и 2 порядка в результате планирования и постановки эксперимента с учетом математических преобразований.

    курсовая работа, добавлен 30.05.2018

  • Функциональная, 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 19.07.2015

  • Принцип минимизации суммы квадратов отклонений. Численные методы поиска регрессионных коэффициентов для нелинеаризуемых задач. Проблема сравнения качества альтернативных регрессионных моделей. Нормировка значений зависимых переменных по методу Зарембки.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Анализ видов регрессионных моделей, изучение алгоритмов оценки их точности. Математическое описание информационной системы оценки точности регрессионных моделей. Анализ программной реализации информационной системы оценки точности регрессионных моделей.

    статья, добавлен 16.07.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.