Сложности и проблемы, связанные с множественной регрессией
Статистические и вычислительные последствия мультиколлинеарности. Ее влияние на регрессию. Результаты статистического анализа в выборе переменной. Классификация их перечня по приоритетам. Проблема неправильного выбора модели регрессионного анализа.
Подобные документы
Построение 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 23.05.2015Рассмотрение методов статистического анализа нелинейных динамических систем. Характеристика метода интерполяционных полиномов. Обоснование выбора программного обеспечения. Построение графика функции и интерполяционного многочлена формуле Лагранжа.
курсовая работа, добавлен 19.04.2017Геометрическая 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 20.01.2015Применение 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 12.12.2014Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.
презентация, добавлен 15.12.2014Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Предмет линейного регрессионного анализа. Особенности однофакторного дисперсионного анализа. Уравнение выборочной линейной регрессии. Выборочное значение статистики.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Типичная ошибка прогнозирования: стандартная ошибка предсказания. Объясненный процент вариации. Статистический вывод в случае множественной регрессии. Модель множественной регрессий для генеральной совокупности. Критические значения для уровня значимости.
реферат, добавлен 29.09.2013Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".
презентация, добавлен 18.12.2012Результат множественной регрессионного анализа тарифов на размещение рекламы в журналах. Коэффициенты регрессии и уравнение. Прогнозируемые значения функций и переменных. Данные в уравнение прогнозирования исходной совокупности данных в множествах.
реферат, добавлен 29.09.2013Сущность 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 18.12.2012Изучение 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 10.07.2012Характеристика системного анализа как совокупности теоретических и эмпирических положений из области математики, естественных наук и опыта разработки сложных систем, обеспечивающей решение конкретной проблемы. Понятие системы как семантической модели.
лекция, добавлен 28.03.2020Процедура 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 02.02.2019Понятие и возникновение дисперсионного анализа, статистические гипотезы проверяемые с помощью него. Критерии Фишера, общая факторная и остаточная дисперсия, схема двухфакторного анализа. Отличительные черты дисперсий. Фундаментальная концепция анализа.
презентация, добавлен 06.04.2015- 15. Возможности использования доверительного интервала при принятии параметров нормализованной модели
Получение математической модели при её адекватности экспериментальной информации как одна из наиболее важных целей регрессионного анализа. Методика определения среднего значения серии опытов в центре плана и дисперсии воспроизводимости эксперимента.
статья, добавлен 26.08.2021 Применение математического моделирования при проведении системного анализа. Основные проблемы, которые можно решить с помощью применения системного анализа, его основные задачи. Проведение анализа методологических основ разработки математической модели.
статья, добавлен 03.04.2018Статистические методы и модели. Математическое описание динамических линейных и нелинейных систем. Способы определения длительности импульсно-переходной характеристики. Основные параметры всех процессов и их классификация. Гармонические процессы.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Дисперсионный анализ в математической статистике как самостоятельный инструмент статистического анализа, его понятие и применение в эконометрике как вспомогательного средства для изучения качества регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 25.04.2015Задача кластерного анализа. Понятие сходства и разнородности. Расстояние между двумя кластерами на каждом шаге работы алгоритма. Проблема выбора необходимого числа кластеров. Дендограмма или диаграмма дерева. Некоторые приложения кластерного анализа.
реферат, добавлен 13.12.2011Характеристика использования дисперсионного анализа в изучении миграционных процессов. Обобщение принципов математико-статистического анализа данных медико-биологических исследований. Изучение торможения хлоропластов и коэффициента мгновенного роста.
курсовая работа, добавлен 30.10.2010Обзор математических методов построения и использования классификаций. Подходы к решению задач кластер-анализа и группировки. Глобальные и локальные критерии естественности классификации. Методы дискриминантного анализа и проблема построения рейтингов.
статья, добавлен 13.05.2017Предмет и разделы математической статистики. История развития статистической науки. Цель и задачи статистического анализа. Этапы статистического исследования. Основные медико-демографические показатели. Графические изображения в медицинской статистике.
реферат, добавлен 14.12.2015Произведение статистического анализа случайного временного ряда х. Правила игры в рулетку, типы ставок. Расчет таблицы выпадения шарика за месяц с помощью пакета анализа Microsoft Excel. Анализ частоты и интегрального процента количества выпадений.
контрольная работа, добавлен 08.03.2015Исследование функции среднеквадратической ошибки прогноза для ридж-регрессии на экстремум в зависимости от параметра регуляризации. Использование локального минимума СКОП для поиска оптимального параметра управления при мультиколлинеарности факторов.
статья, добавлен 29.08.2016Выбор 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