Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
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.
Подобные документы
Алгоритм обобщения итерационно-интерполяционного метода (ИИМ) для решения трехмерного волнового уравнения. Постановка задачи и метод построения разностной схемы. Устойчивость схемы ИИМ по начальным данным. Сходимость и примеры применения метода.
статья, добавлен 04.05.2016Сущность факторного анализа. Особенности функционирования системы Park&Ride. Отличие факторных и регрессионных моделей оценки потребности спроса на парковки. Вклад факторов в общую дисперсию при начальной гипотезе о равенстве числа факторов и переменных.
статья, добавлен 28.05.2017Методика проведения исследования тесноты линейных корреляционных зависимостей между случайными величинами по полученным результатам выборочных наблюдений. Характеристика важнейших свойств, методов расчета выборочного коэффициента линейной корреляции.
статья, добавлен 03.03.2018Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента корреляции случайных величин. Построение регрессионной модели и интервальная оценка. Нахождение доверительного интервала для условного математического ожидания.
курсовая работа, добавлен 29.04.2015- 105. Волновое уравнение
Порядок рассмотрения смешанной начально-краевой задачи для волнового уравнения. Процесс записи сеточного уравнения с помощью пятиточечного шаблона. Применение формулы Тейлора. Расчет первого и второго граничного условия. Построение разностной схемы.
презентация, добавлен 30.10.2013 Выведение корреляционной зависимости в виде управлений прямой и параболы на основе данных статистических наблюдений. Оценка тесноты связи между Х и Y с помощью коэффициента корреляции. Расчет коэффициентов а0, а1, а2 методом решения системы уравнений.
лабораторная работа, добавлен 03.10.2014Построение 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 27.03.2022Характеристика 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 25.04.2015Рассмотрение 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.
статья, добавлен 25.02.2013Анализ 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 16.07.2018Характеристика основных последствий некорректной спецификации модели. Методика определения изменения оценки коэффициента регрессионной зависимости, в которой отброшена переменная. Исследование взаимосвязи выборочной дисперсии и величины корреляции.
презентация, добавлен 19.01.2015Цель и задачи корреляционного анализа. Коэффициент корреляции и корреляционное отношение. Множественная корреляция. Корреляционные модели. Корреляционные уравнения в лесном хозяйстве. Корреляционные уравнения как разновидность стохастических моделей.
реферат, добавлен 29.03.2018Определение количества способов составления списка из кандидатов. Метод сложения вероятностей. Применение формулы Пуассона, критерия Фишера-Снедекора. Расчет среднего арифметического и квадратического отклонения. Расчет дисперсии, коэффициента вариации.
контрольная работа, добавлен 14.08.2011Основы статистического метода исследования. Детерминированная теория ошибок и дисперсии искомых оценок. Применение принципа наименьших квадратов в экспериментальной науке. Выведение погрешности наблюдений из распределения среднего арифметического.
статья, добавлен 22.02.2019Построение поля корреляции, уравнения линейной и степенной парной регрессии. Расчет значения спроса, его квадратичного отклонения и коэффициентов автокорреляции. Выполнение сглаживания временного ряда методом скользящих средних с интервалом сглаживания.
контрольная работа, добавлен 30.12.2010Эвристическое 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 27.11.2018- 117. Экстремум функции
Аппроксимация данных заданной линейной зависимостью методом наименьших квадратов. Определение ее параметров. Нахождение точек экстремума функции с помощью метода множителей Лагранжа. Исследование функции на экстремум. Изменение диагонали прямоугольника.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015 - 118. Построение гиперболы
Уравнения равносторонней и сопряженной гиперболы. Понятия эксцентриситета, директрисы эллипса и гиперболы. Формулы фокальных радиусов. Фокус параболы, ее функция и построение кривой. Теоремы и доказательства. Упрощение общего уравнения второй степени.
лекция, добавлен 29.09.2013 Изучение понятия дифференциального уравнения, связывающего независимую переменную, искомую функцию и её производные различных порядков. Общее и частное решение линейного и однородного дифференциального уравнения. Исследование метода вариации постоянной.
презентация, добавлен 03.05.2012Задачи Коши, нахождение решения дифференциального уравнения. Способы получения формулы Эйлера и способы повышения ее точности. Структурная схема системы управления. Построение решения дифференциального уравнения с использованием неявного метода Эйлера.
реферат, добавлен 16.06.2009Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.
курс лекций, добавлен 03.07.2013Понятие линейного программирование и его основные задачи. Сущность симплекс-метода и его применение для решения систем линейных уравнений. Примеры составления симплекс-таблицы, основные шаги алгоритма. Дополнительные и вспомогательные переменные.
реферат, добавлен 05.04.2013Основные понятия и определения планирования и организации эксперимента. Метод наименьших квадратов и факторный эксперимент. Дисперсионный анализ и построение теоретической функции методом квадратов. Регрессионная зависимость эксперимента, её анализ.
курсовая работа, добавлен 27.09.2011Связь параметрической идентификации модели с проведением эксперимента и обработкой экспериментальных зависимостей. Идентификация моделей с помощью регрессионного метода. Достоверность (адекватность) регрессионной модели. Дисперсия адекватности модели.
контрольная работа, добавлен 27.06.2013Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.
статья, добавлен 27.12.2020