Использование среды Mathcad для решения транспортных задач

Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.

Подобные документы

  • Расчет коэффициента корреляция между экономическими показателями. Построение линейной и нелинейной регрессии. Проверка модели на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность моделей. Сравнение моделей между собой и выбор наилучшей из них.

    контрольная работа, добавлен 04.03.2015

  • Точечные и интервальные оценки случайной величины. Методика проверки статистических гипотез. Определение коэффициента корреляции, решение уравнения парной регрессии. Построение и анализ регрессионной модели. Моделирование одномерных временных рядов.

    методичка, добавлен 01.09.2012

  • Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2016

  • Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.

    реферат, добавлен 24.09.2015

  • Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.

    лабораторная работа, добавлен 04.10.2016

  • Множественные регрессионные модели. Использование множественной регрессии в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Выбор вида уравнения регрессии как спецификация модели.

    презентация, добавлен 12.07.2015

  • Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.

    лабораторная работа, добавлен 06.02.2015

  • Построение однофакторной модели регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по модели с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, частных коэффициентов эластичности, а также степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2011

  • Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2017

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Построение и оценка однофакторной модели регрессии эффективности рынка ценных бумаг. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по модели с помощью коэффициентов детерминации, эластичности. Установление степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 25.05.2013

  • Построение поля корреляции, формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уровней линейной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателя линейной парной корреляции. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 10.10.2016

  • Безработица - макроэкономическая проблема, оказывающая наиболее прямое и сильное воздействие на каждого человека. Статистические индексы сезонности уровня безработного населения в России. Методика определения множественной модели линейной регрессии.

    дипломная работа, добавлен 05.04.2015

  • Методика построения модели оценивания рентабельности автотранспортного средства методом ридж-регрессии на примере предприятия, осуществляющего городские пассажироперевозки. Величина ошибки прогноза в качестве критерия оптимальности регрессионной модели.

    статья, добавлен 14.06.2013

  • Построение математических моделей основных типов задач линейного программирования и способы их решения средствами табличного редактора Microsoft Excel. Ввод формулы для расчета целевой функции. Сущность целочисленного программирования, его использование.

    методичка, добавлен 11.11.2014

  • Экономико-математическая модель межотраслевого баланса. Построение экономико-математической модели задачи и ее решение графическим методом. Построение линейной модели, оценка ее адекватности и точности. График последних циклов изменения запаса товара.

    контрольная работа, добавлен 22.04.2013

  • Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.

    курсовая работа, добавлен 14.12.2015

  • Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка параметров линейной и парной модели с полным перечнем факторов, влияние факторных переменных на Y по коэффициентам регрессии. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для двух моделей.

    контрольная работа, добавлен 18.04.2018

  • Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.

    контрольная работа, добавлен 10.12.2015

  • Оценка качества экономической модели с помощью коэффициента детерминации. Проверка общего уравнения регрессии. Скорректированный коэффициент детерминации, его свойства. Выполнение сравнения между двумя конкурирующими фирмами производителей колготок.

    контрольная работа, добавлен 07.03.2016

  • Составление уравнения линейной регрессии с использованием матричного метода. Нахождение параметров нормального распределения для статистик и числовых значений переменных. Расчет коэффициента детерминации и оценка качества выбранного уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 10.07.2016

  • Понятие фиктивных переменных. Особенности их применения для функции спроса. Построение уравнения регрессии. Фиктивные переменные сдвига и взаимодействия, а также во временных рядах, в моделях с сезонностью. Моделирование линейного временного тренда.

    контрольная работа, добавлен 11.12.2013

  • Сущность эконометрики, характеристика приемов, методов и основных моделей, используемых для количественного выражения общих закономерностей. Особенности этапов процесса моделирования. Построение и описание линейной модели парной регрессии и корреляции.

    учебное пособие, добавлен 01.04.2013

  • Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.

    контрольная работа, добавлен 29.04.2013

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.