Регрессионный анализ в моделировании систем
Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Корреляция как возможная связь между двумя или несколькими случайными величинами. Линейная регрессия, а также факторы, формирующие моделируемое явление. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций.
Подобные документы
Исследование 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 10.12.2012Математическое моделирование облака рассеяния. Исследование нелинейной корреляции. Составление матрицы планирования для четырех факторов. Нахождение коэффициентов регрессионного уравнения для данной матрицы. Определение значимости коэффициентов регрессии.
лабораторная работа, добавлен 06.10.2016Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.
лабораторная работа, добавлен 11.11.2017Применение 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 12.12.2014Ознакомление с формульным выражением параметрических показателей линейной и нелинейной парных корреляций. Анализ непараметрических проявлений взаимосвязи величин и сгруппированных альтернативных признаков. Оценка существенности уравнений регрессии.
презентация, добавлен 11.10.2013Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 28.10.2017Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.11.2013Понятие корреляции, сущность корреляции между двумя случайными величинами. Параметрические и непараметрические показатели корреляции. Свойства коэффициента корреляции, понятие ложной корреляции. Оценка корреляционной связи по коэффициенту корреляции.
реферат, добавлен 30.10.2015История развития и современное понимание статистики. Характеристика видов причинно-следственных связей. Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа на примере взаимосвязи капитала и работающих активов 32 банков.
курсовая работа, добавлен 29.07.2010Регрессионный 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 07.11.2014F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.
презентация, добавлен 23.08.2016Изучение обработки статистических данных методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета "Анализ данных программы Microsoft Excel". Суть регрессионного анализа - метода моделирования измеряемых данных и исследования их свойств.
курсовая работа, добавлен 10.07.2012Этапы проведения корреляционного и регрессионного анализа с целью выявления зависимости объема работ от числа рабочих. Анализ и понятие полного факторного эксперимента, его преимущества. Особенности проведения эксперимента, получение уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.05.2012Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".
презентация, добавлен 18.12.2012Определение зависимости между переменными величинами в совокупностях. Интерпретация и способы вычисления коэффициента корреляции. Оценка значения парных произведений центральных отклонений. Расчет минимального числа наблюдений для планируемой точности.
презентация, добавлен 02.06.2020Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.
лабораторная работа, добавлен 01.11.2023Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.
презентация, добавлен 19.07.2015Примеры 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 28.03.2020Применение методов обработки данных эксперимента, зависящих от вида получаемых при моделировании характеристик. Использование регрессионного и корреляционного анализов для поиска математических зависимостей между переменными по накопленным данным.
реферат, добавлен 09.01.2016Геометрическая 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 20.01.2015Проведение планируемого эксперимента на имитаторе промышленной установки, а также моделирование ошибок. Расчет коэффициентов регрессионной математической модели по матрице. Полиноминальная модель для нормированных факторов, анализ оптимального режима.
контрольная работа, добавлен 18.07.2017Нормальный закон распределения и его применение. Корреляция, регрессия и коэффициент детерминации. Проверка гипотез с помощью статистических критериев. Анализ таблиц сопряженности, корреляция метрических переменных. Назначение многомерных методов.
учебное пособие, добавлен 21.12.2015Сущность 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 17.03.2015Процедура выбора наилучшего регрессионного уравнения, краткий анализ. Метод выбора "наилучшего подмножества" предикторов. Регрессия на главных компонентах, на собственных значениях. Расчет коэффициента детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.
статья, добавлен 02.02.2019Сущность 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 18.12.2012