Регрессионный анализ

Применение 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.

Подобные документы

  • Применение математического моделирования при проведении системного анализа. Основные проблемы, которые можно решить с помощью применения системного анализа, его основные задачи. Проведение анализа методологических основ разработки математической модели.

    статья, добавлен 03.04.2018

  • Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.

    контрольная работа, добавлен 20.10.2013

  • Сущность 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 17.03.2015

  • Определение интервальных статистических рядов распределения частот, составление эмпирических функций распределения, анализ числовых характеристик выборки. Изучение методики проверки статистических гипотез. Анализ метода наименьших квадратов в статистике.

    методичка, добавлен 06.05.2015

  • Построение оценки функции регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение значения коэффициента методами трапеций и парабол, решение уравнения. Изучение распределения температуры в тонком цилиндрическом стержне. Решение краевой задачи.

    дипломная работа, добавлен 24.12.2011

  • Определение 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 03.05.2014

  • Инструменты для работы инженеров–расчетчиков. Интегрированая среда Mathcad. Математическое обеспечение пакета. Полиномиальная, степенная, экспоненциальная, линейная регрессии. Вычисление арифметических выражений с различной точностью, построение графиков.

    курсовая работа, добавлен 23.01.2013

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 21.10.2017

  • Примеры корреляционной и прямолинейной зависимостей. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов. Пояснение к оценке коэффициентов методом наименьших квадратов. Выборочный коэффициент корреляции. Построение модели, описывающей изменения величин.

    практическая работа, добавлен 28.03.2020

  • 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.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Математическое 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 19.06.2015

  • Решение 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 19.12.2017

  • Использование метода наименьших квадратов для отыскания приближенных зависимостей между изучаемыми экспериментальными величинами. Решение уравнений в матричном виде. Нахождение интервальных оценок неизвестных параметров и доверительного интервала.

    курсовая работа, добавлен 05.05.2014

  • Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.

    реферат, добавлен 29.09.2013

  • Значение математики в биологии. Математические методы и статистическая совокупность. Дискретная случайная величина и законы ее распределения. Статистическое оценивание и проверка статистических гипотез. Специфика регрессионного и кластерного анализа.

    реферат, добавлен 29.12.2014

  • Целесообразность 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 10.02.2016

  • Нахождение двух наименьших положительных корней уравнения. Рассмотрение метода деления отрезка пополам. Описание программного алгоритма этого метода. Определение значения корней с необходимой точностью. Характеристика метода итераций, пример решения.

    лабораторная работа, добавлен 24.11.2014

  • Построение аналитической группировки по факторному признаку. Определение среднего линейного и квадратического отклонения, коэффициента вариации, моды и медианы. Построение линейного уравнения регрессии, расчет коэффициентов корреляции и эластичности.

    контрольная работа, добавлен 23.03.2014

  • Связь 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 27.06.2013

  • Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.

    реферат, добавлен 11.12.2017

  • Метод 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 07.08.2013

  • Изучение сущности математического моделирования. Отличительные черты пассивного и активного эксперимента. Нахождение математической модели процесса напыления резисторов методом полного факторного эксперимента. Оценки коэффициентов уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2011

  • Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.

    статья, добавлен 04.02.2017

  • Регрессионный 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 07.11.2014

  • Рассматривается численный метод, реализованный в программной системе предпроектных исследований технологических процессов формования химических волокон. Описывается суть регрессионного метода и выполняется сравнение его эффективности с методом стрельбы.

    статья, добавлен 07.03.2019

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.