Использование диффузной инициализации при оценивании параметров сепарабельной регрессии
Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.
Подобные документы
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 15.06.2014Исследование 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 29.08.2016Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.05.2019Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 22.05.2010Ознакомление с формульным выражением параметрических показателей линейной и нелинейной парных корреляций. Анализ непараметрических проявлений взаимосвязи величин и сгруппированных альтернативных признаков. Оценка существенности уравнений регрессии.
презентация, добавлен 11.10.2013Исследование сложности решения задачи агрегирования данных в многомерных кубах. Характеристика определения вычислительной сложности, анализ ее зависимости от параметров гиперкуба и оценка вычислительной сложности при варьировании этих параметров.
статья, добавлен 18.01.2018Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011Выдвижение рабочей гипотезы. Теоретическая регрессия. Влияние случайного члена. Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов. Прямой расчет коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о статистической значимости уравнений парной регрессии.
презентация, добавлен 20.01.2015Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.
лабораторная работа, добавлен 11.11.2017Оценка параметров генеральной совокупности. Итоги выборочных наблюдений. Доверительный интервал как термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки.
презентация, добавлен 19.07.2015Ионообменная технология формирования волноводных структур, ее особенности и принципы, используемые методы и приемы, оценка практической эффективности. Моделирование оптического распространения, технологических параметров исследуемого устройства.
контрольная работа, добавлен 17.03.2014Использование поисковых систем в Internet для рекламных целей. Структура и порядок функционирования рекламного блока. Формальное описание алгоритма подбора параметров критерия показа. Постановки задачи оптимизации системы показов рекламных объявлений.
диссертация, добавлен 28.12.2016Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.
статья, добавлен 27.11.2018Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.
презентация, добавлен 13.07.2015Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.
реферат, добавлен 11.12.2017Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.
контрольная работа, добавлен 05.06.2022Пути совершенствования технологии проведения математических экспериментов. Проведение однофакторного дисперсионного анализа по всем параметрам для каждого критерия. Расчет значения параметра оптимизации при различных уровнях фиксированных параметров.
статья, добавлен 04.12.2018Условие критичности частного уравнения или неравенства. Поиск множества всех критических точек уравнения. Определение граничных значений параметров в произвольном пространстве на плоскости. Понятие открытого множества. Графическое решение неравенств.
лекция, добавлен 01.09.2017Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.
контрольная работа, добавлен 19.10.2016Определение структуры и параметров динамических объектов. Обобщенная структура и процедуры процесса идентификации. Выбор алгоритма и основные группы методов. Построение частотных и временных характеристик. Преобразование передаточной функции к форме Боде.
лекция, добавлен 22.07.2015Математическое 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 06.10.2016Методы анализа нелинейных систем. Влияние нелинейностей на свойства систем. Фазовые портреты нелинейных систем. Устойчивость нелинейных систем "в малом", "в большом" и "в целом". Метод статистической линеаризации. Структурная схема нелинейной системы.
контрольная работа, добавлен 08.02.2016Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.
контрольная работа, добавлен 20.10.2013Рассмотрение начальной задачи для систем уравнений и использование развитой методики дополнительного аргумента для решения задачи. Применение развитой методики для доказательства существования решения новых видов векторно-матричных нелинейных уравнений.
статья, добавлен 07.08.2020Геометрический закон распределения, функции его параметров на основе метода достаточных статистик. Интервальная и асимптотически оптимальная оценка неизвестных параметров геометрического закона распределения. Алгоритм проверки статистической гипотезы.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009