Активный и пассивный эксперимент
Изучение сущности математического моделирования. Отличительные черты пассивного и активного эксперимента. Нахождение математической модели процесса напыления резисторов методом полного факторного эксперимента. Оценки коэффициентов уравнения регрессии.
Подобные документы
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 06.10.2016Проведение случайного эксперимента с использованием элементов статистики: сколько времени люди проводят в социальных сетях. Опросы, изучение публикаций. Использование возможностей табличного процессора MS Excel. Полигон частот, накопленная частота.
творческая работа, добавлен 27.11.2014Дифференциальное уравнение как соотношение между функциями и их производными в основе математического моделирования. Особенности уравнения в полных дифференциалах. Условие полного дифференциала (необходимый признак уравнения в полных дифференциалах).
реферат, добавлен 21.08.2017Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.11.2011Рассмотрение основных критериев планирования эксперимента, используемых в практических исследованиях. Свойства полных и дробных факторных планов для линейных моделей. Планы для моделей, содержащих линейные члены и взаимодействия различного порядка.
статья, добавлен 04.12.2018Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.
контрольная работа, добавлен 12.01.2015Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.
практическая работа, добавлен 31.10.2014Сущность 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 26.06.2014Критические значения коэффициента парной корреляции. Планирование многофакторного эксперимента. Проверка однородности дисперсии и равноточности измерения в разных сериях. Показатели уравнения регрессии. Методы рациональной организации исследований.
курсовая работа, добавлен 24.02.2014Оценка 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 11.11.2017Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.
лекция, добавлен 25.04.2015Анализ интерполяции функций, построение по заданной функции другой, значения которой совпадают со значениями заданной функции в некотором числе точек. Применение методов вычислительной математики для исследования результатов химического эксперимента.
курсовая работа, добавлен 07.05.2020- 38. Построение математической модели процесса охлаждения потока движущей среды в пространстве состояний
Применение спектральной теории для построения математической модели процесса охлаждения потока движущейся среды в пространстве состояний. Сравнение переходного процесса модели с переходным процессом эталонной модели, полученной операторным методом.
статья, добавлен 28.01.2020 Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.
статья, добавлен 24.02.2019Решение практических задач математическими методами путем формулировки задачи, выбора метода исследования полученной математической модели, анализа полученного математического результата. Особенности построения и требования к математическим моделям.
реферат, добавлен 03.12.2014Характеристика 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 18.12.2014Построение 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 23.05.2015Результат эксперимента как случайная величина. Свертывание цифровой информации: математическое ожидание, распределение Стьюдента, ошибка косвенных измерений. Статистические гипотезы, уровень значимости. Методы исключения выбросов (грубых ошибок).
методичка, добавлен 11.09.2015Применение 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 15.12.2014Теоретические основы математического моделирования. Классификация математических моделей. Основные этапы моделирования, их характеристика. Медицинское страхование при заболевании туберкулезом. Построение математической модели заболевания туберкулезом.
реферат, добавлен 29.10.2014Решение уравнения по формулам Крамера, с помощью обратной матрицы, методом Гаусса. Приведение уравнения к каноническому виду. Нахождение длин сторон треугольника по координатам его вершин. Нахождение длин и угла между векторами, их запись в системе орт.
контрольная работа, добавлен 07.03.2016Моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, которые определяют их величину как одна из основных задач факторного анализа. Порядок и правила проведения. Взаимосвязь показателя с факторными в форме математического уравнения.
презентация, добавлен 20.03.2016Рассмотрение 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 26.02.2020Создание математической модели, имеющей те же вероятностные характеристики, что и изучаемое случайное явление - одна из основных идей метода статистического моделирования. Специфические особенности закона распределения дискретной случайной величины.
контрольная работа, добавлен 12.01.2017- 50. 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