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
Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.
реферат, добавлен 20.05.2013Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Сущность и история разработки метода наименьших квадратов. Примеры решения уравнений в матричном виде по способу наименьших квадратов. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Парная линейная и нелинейная регрессия, методы их оценивания.
реферат, добавлен 26.04.2015Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.
курсовая работа, добавлен 19.06.2015Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.
курс лекций, добавлен 19.06.2015Визуализация 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 23.04.2015Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 15.03.2017Применение 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 22.05.2010Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Понятие модели, сущность и цели процесса моделирования. Свойства моделей, их классификация. Процесс моделирования на примере изучения понятий величины и числа. Моделирование при решении сюжетных задач. Этапы процесса познания с помощью моделирования.
реферат, добавлен 23.04.2015Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.
презентация, добавлен 13.07.2015Построение 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 19.11.2012Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.
контрольная работа, добавлен 29.03.2013Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 23.05.2021Решение 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 19.12.2017Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.04.2015Классическое понятие функциональной зависимости в математике, ограничения применимости понятия для адекватного моделирования реальности. Интеллектуальная система "Эйдос". Методы формирования редуцированных когнитивных функций и наименьших квадратов.
монография, добавлен 13.05.2017Роль гипотез при разработке моделей. Их свойства: неполнота, адекватность, простота и потенциальность. Возможные виды задач, появляющиеся при математической постановке задачи моделирования, проверка корректности. Обоснование выбора метода решения задачи.
презентация, добавлен 07.06.2016Принципы 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 10.10.2014Численные методы решения математических задач. Прямое статистическое моделирование при помощи получения и преобразования случайных чисел. Применение метода Монте-Карло в вычислительной аэродинамике. Разработка алгоритма для кинетических уравнений.
статья, добавлен 13.12.2013