Обобщенный метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов как один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Определение эффективности использования процедур Кохрейна-Оркатта, Хилдрета-Лу и Дарбина.
Подобные документы
Геометрическая 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 20.01.2015Характеристика классов приближающих функций. Метод интерполяции Лагранжа. Метод получения аппроксимирующего значения функции без построения в явном виде полинома. Метод сплайн-аппроксимации и наименьших квадратов. Способы определения полиномы Чебышева.
контрольная работа, добавлен 03.06.2009Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2014Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.
презентация, добавлен 23.04.2015Сущность и характерные особенности функции нескольких переменных, порядок расчета и анализа ее дифференциала. Определение частных производных. Применение дифференциала к приближенным вычислениям. Метод множителей Лагранжа и наименьших квадратов.
методичка, добавлен 19.09.2017Проекционный метод Галеркина, сущность метода коллокаций и наименьших квадратов, их преимущества и недостатки. Решение краевой задачи различными методами. Оценка погрешности применения данных методов относительно точного решения в конкретных точках.
дипломная работа, добавлен 07.11.2012Применение 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 15.12.2014Сущность 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 18.12.2012Распределение температуры вдоль тонкого цилиндрического стержня, помещенного в высокотемпературный поток жидкости или газа путем анализа математической модели. Задача регрессии. Метод наименьших квадратов. Проверка гипотезы об адекватности модели.
контрольная работа, добавлен 10.06.2011Исследование закономерностей и связей между двумя дискретными случайными величинами X и Y, при помощи статистических методов. Выборочная дисперсия и выборочные числовые параметры. Расчет коэффициента корреляции. Регрессия и метод наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 10.12.2012Выдвижение 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 20.01.2015Поиск выборочных ковариации и коэффициента корреляции. Доверительный интервал для математического ожидания величины. Оценка параметров модели методом наименьших квадратов. Тестирование близости эмпирического распределения остатков моделей к нормальному.
контрольная работа, добавлен 10.11.2017Постановка задачи аппроксимации и интерполяции функций. Общее понятие обобщенной степени и конечных разностей. Интерполяционные формулы Ньютона. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов для обработки результатов экспериментов.
контрольная работа, добавлен 27.09.2017Регрессионный анализ как статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Индекс корреляции и коэффициент детерминации. Методы наименьших квадратов. Пути решения системы нормальных уравнений.
практическая работа, добавлен 07.11.2014Временной ряд и его основные элементы, закономерности автокорреляция уровней и выявление структуры. Моделирование тенденции и метод наименьших квадратов. Приведение уравнения тренда к линейному виду. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.
реферат, добавлен 07.09.2015Состав системы уравнений для определения коэффициентов многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Таблица значений многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Графики аппроксимируемой функции, заданной на дискретном множестве.
лабораторная работа, добавлен 09.12.2019Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Решение дифференциального уравнения методом Эйлера-Коши. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов. График решения дифференциального уравнения. Расчет погрешности аппроксимации. Множество решений дифференциального уравнения.
курсовая работа, добавлен 08.06.2013Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.
доклад, добавлен 19.11.2012Целесообразность использования статистических методов в проблеме поиска оптимальных условий проведения эксперимента. Наука планирования и организации эксперимента. Обработка экспериментальных данных методом наименьших квадратов, регрессионная зависимость.
дипломная работа, добавлен 10.02.2016Значение и применение теории бесконечного множества простых чисел. Основы установления сравнительной количественной оценки множеств. Решение задачи подбора совокупности двух параметров, удовлетворяющих принцип наименьших квадратов, численными методами.
статья, добавлен 26.01.2019Аппроксимация 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 19.05.2015Решение экстремальных задач в математической статистике. Методы наименьших квадратов, главных компонент. Выборочные оценки параметров зависимости нечисловых данных. Рассмотрение теорем, касающихся асимптотики решений экстремальных статистических задач.
статья, добавлен 19.12.2017Открытие К.Ф. Гауссом основного закона погрешностей, с которым связан способ наименьших квадратов. Разнообразие методов обработки результатов эксперимента. Эффективное использование избыточной информации. Противоречивость системы линейных уравнений.
доклад, добавлен 10.09.2015Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.
лекция, добавлен 10.10.2014