Умови співпадання оцінок метода найменших квадратів та ортогональної регресії параметрів лінійної регресійної моделі
Розгляд 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.
Подобные документы
Порівняння 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 14.08.2015Вивчення 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 14.08.2015Розробка 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 29.11.2016Загальний вигляд системи одночасних рівнянь в матричній формі. Оцінювання систем одночасних рівнянь за непрямим методом найменших квадратів. Оцінка статистичної якості рівняння регресії, коефіцієнту детермінації. Адекватність економетрічної моделі.
контрольная работа, добавлен 22.07.2010Оцінка 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 24.02.2016Гауссівські 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 21.11.2013Оцінка 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 15.10.2016- 8. 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 багатофакторної економетричної моделі в залежності від доходу фірми. Розрахунок системи нормальних рівнянь і визначення оцінок параметрів моделі двома способами. Зміст оцінок параметрів. Перевірка адекватності моделі і розрахунок детермінації.
контрольная работа, добавлен 08.06.2012Метод 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 19.05.2010Знаходження 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 17.12.2016Основні 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 28.11.2013Вивчення 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 23.04.2017Властивості адаптованих оцінок в нелінійних моделях регресії. Вплив похибки вимірювання та цензурування на властивості оцінки параметрів у моделі прискореного часу загибелі. Адаптація оціночних функцій до присутності похибки вимірювання та цензурування.
автореферат, добавлен 13.08.2015Способи 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 21.03.2014Вплив 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 28.07.2014Визначення умов, яких потрібно дотримуватись при синтезі еквівалентної математичної моделі об'єкта, що допускає лінеаризацію. Застосування методу найменших квадратів до критерію оптимізації, пов'язаного з логарифмічними частотними характеристиками.
статья, добавлен 29.08.2016Побудова 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 27.04.2014Дослідження 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 20.07.2015- 21. Регресія
Оцінка значущості коефіцієнтів регресії. Перевірка адекватності моделі по критерію Фішера. Перевірка адекватності моделі по коефіцієнту детермінації або множинна кореляція. Використання регресійної моделі. Перевірки гіпотези за критерієм Стьюдента.
реферат, добавлен 06.10.2009 Вивчення 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 02.06.2016Дослідження 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 20.07.2015З’ясування необхідних і достатніх умов у мерсерових і тауберових теоремах, їх доведення для банаховозначних функцій. Розгляд статистичної збіжності та обмеженості послідовностей. Застосування методів Гельдера і Чезаро на лінійному топологічного простору.
автореферат, добавлен 27.07.2014Адитивні проблеми теорії чисел й дільників. Метод оцінок тригонометричних сум. Проблема дільників Титчмарша. Подання натуральних чисел у вигляді суми двох квадратів та єдиність такого подання. Подання натурального числа у вигляді суми чотирьох квадратів.
курсовая работа, добавлен 09.04.2015