Интеллектуальный анализ данных и моделирование зависимости урожайности зерновых от затрат
Методы получения адекватных моделей для решения управленческих задач. Свойства почв и метеоусловий северной и центральной зон Краснодарского края. Оценка урожайности по методу наименьших квадратов. Моделирование с помощью кусочно-линейной регрессии.
Подобные документы
Математическое моделирование задач электроэнергетики с помощью аппарата линейной алгебры, теории графов. Расчёт установившихся режимов электрических систем, не содержащих и содержащих контур. Вероятностно–статистические методы в задачах электроснабжения.
курсовая работа, добавлен 13.11.2014Ортогональное вращение Гивенса и преобразование Хаусхолдера. Последовательность нахождения сингулярного разложения матриц. Описание числа обусловленности. Нормы в пространстве векторов и матриц. Использование разложения в методе наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 26.02.2020Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.
презентация, добавлен 29.05.2020Рассмотрение метода наименьших квадратов как базового метода оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Нахождение выборочного уравнения зависимости y от x на основании выборки из четырех наблюдений и построение зависимости.
контрольная работа, добавлен 27.04.2014Основные понятия и методы, используемые при обработке экспериментальных исследований. Классификация систематических погрешностей по причине возникновения. Идея метода наименьших квадратов. Случаи линейной, пропорциональной и нелинейной зависимостей.
учебное пособие, добавлен 11.03.2014Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Вычисление определителя матрицы классическим способом. Расчет установившихся режимов электрических систем. Нахождение токов методом Крамера. Вычисление узловых напряжений. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Свойство вероятности.
курсовая работа, добавлен 15.05.2011Вектор оценок параметров регрессионного уравнения. Классическая оценка ковариационной матрицы метода наименьших квадратов, оценка параметров. Разработка программного обеспечения. Дисперсия ошибки. Однородные группы наблюдений, формула Стерджесса.
статья, добавлен 02.02.2019Метод 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.
статья, добавлен 02.02.2019Аппроксимация 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 19.05.2015Проекционный 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 07.11.2012Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.
реферат, добавлен 08.05.2011Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.
контрольная работа, добавлен 23.04.2014Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.
презентация, добавлен 06.08.2015Метод наименьших квадратов: сущность и основное содержание, особенности использования в решении задачи нахождения одной результирующей прямой и анализе экспериментальных результатов на принадлежность нескольким прямым. Оценка эффективности метода.
доклад, добавлен 07.08.2013Геометрическая 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 20.01.2015Определение 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 03.05.2014Представление синусоидального тока комплексными величинами. Матричная алгебра, предмет и содержание ее исследований, современные тенденции и достижения. Понятие и характерные свойства матрицы размера. Вычисление обратных матриц различными способами.
реферат, добавлен 15.06.2013Классическая постановка задачи оптимизации. Стандартные методы решения. Численные методы оптимизации. Применение моделей оптимизации. Особенности, связанные с применением аналитических методов оптимизации. Алгоритм аналитической оптимизации функций.
реферат, добавлен 13.11.2011Применение метода математического моделирования для решения многих задач в разных областях человеческой деятельности. Основные этапы процесса моделирования. Классификация моделей по признакам поведения объекта. Физическое и математическое моделирование.
реферат, добавлен 24.05.2020Моделирование как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешнего мира, о происходящих в нем явлениях. Характеристика основных методик решения практико-ориентированных задач в рамках математического моделирования.
статья, добавлен 08.02.2022Общность обработки временного ряда методами линейной фильтрации, спектрального анализа и главных компонент. Использование метода главных компонент для исследования и прогнозирования динамики заготовок шкурок водяной полевки и урожайности зерновых культур.
книга, добавлен 08.02.2013Применение 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 15.12.2014Моделирование – исследование объектов познания на их моделях. Классификация моделей и их суть: учебные, опытные, научно–технические, игровые, имитационные. Классификация моделей по фактору времени и по форме представления. Типы информационных моделей.
реферат, добавлен 12.03.2014Исторические сведения о возникновении и распространении магических квадратов. Основные теории их построения и преобразования. Методы построения и свойства мало исследованных совершенных магических квадратов. Решение математических комбинаторных задач.
книга, добавлен 16.05.2014