Свойства среднеквадратической ошибки прогноза ридж-регрессии для идентификации модели сложного объекта управления при мультиколлинеарности факторов
Исследование функции среднеквадратической ошибки прогноза для ридж-регрессии на экстремум в зависимости от параметра регуляризации. Использование локального минимума СКОП для поиска оптимального параметра управления при мультиколлинеарности факторов.
Подобные документы
Обзор процесса построения адаптивной мультипликативной модели Хольта–Уинтерса. Оценка точности построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Рассчет экспонциальной скользящей средней; момента; скорости изменения цен.
контрольная работа, добавлен 18.03.2014Математическая постановка задач оптимального управления. Понятие функционала, его свойства и виды: Лагранжа, Майера, Больца. Понятие оптимальной ширины полосы пропускания системы. Основы вариационного исчисления. Условия относительного экстремума.
курс лекций, добавлен 19.09.2017Сущность 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 17.03.2015Применение 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 15.12.2014Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.
контрольная работа, добавлен 26.06.2014Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.
статья, добавлен 24.02.2019Описание применения простого метода оценки ошибки интерполяции. Исследование свойства интерполированного сигнала. Пример данных, недостаточно описывающих сигнал. Использование и сущность метода оценки ошибки интерполяции для выбора метода интерполяции.
статья, добавлен 07.11.2018Анализ двухступенчатой процедуры выполнения наблюдений при неизвестном значении параметра, определяющего закон распределения результатов наблюдений, и принятия решений на их основе. Доказательство теоремы о асимптотической оптимальности процедуры.
статья, добавлен 18.02.2016- 34. Методы оценивания параметра. Метод моментов и метод максимального правдоподобия. Свойства оценок
Понятие оценивания и доверительной области, определение параметра генеральной совокупности. Использование метода выборочных моментов в прикладной статистике, применение системы уравнений максимального правдоподобия. Оценка параметров гамма-распределения.
курсовая работа, добавлен 26.01.2011 Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Статистическая оценка достоверности регрессионной модели. Интервальная оценка параметров уравнения. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Абсолютные показатели силы связи.
презентация, добавлен 05.06.2012Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.
статья, добавлен 27.12.2020Построение приближенного решения трехмерной обратной задачи потенциала Вебера. Применение метода регуляризации А.Н. Тихонова, получение оценки между регуляризованным и точным решениям. Определение параметра регуляризации трехмерного потенциала Вебера.
статья, добавлен 02.02.2019Анализ состояния проблем синтеза моделей динамических объектов управления, параметры и структура которых неизвестны. Пример очень простой модели прогноза состояния динамического объекта в виде "черного ящика", параметры которого недоступны для измерения.
статья, добавлен 10.02.2021- 39. Экстремумы
Классические методы поиска экстремума функции одной переменной. Определение глобального максимума или минимума функции одной переменной. Выпуклые и вогнутые функции. Методы исключения интервалов. Поиск экстремумов функции нескольких переменных.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008 Визуализация 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 23.04.2015Характеристика признаков монотонности функций. Правила отыскания локального экстремума, определение точки максимума и минимума. Сущность теоремы Ферма. Отыскание значений непрерывной на отрезке функции. Направление выпуклости графика и точки перегиба.
лекция, добавлен 29.09.2013F 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 23.08.2016Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017Определение пределов последовательности и функции. Точки непрерывности и точки разрыва функции, производные и их приложения. Анализ примеров нахождения производных. Наибольшее и наименьшее значение функции на отрезке, ее исследование на экстремум.
контрольная работа, добавлен 23.01.2015Принципы 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 10.10.2014Методика проведения оптимизации заданного выражения. Нахождение числа, при котором функция принимает оптимальное значение. Аналитический способ нахождения локального минимума. Методы одномерного поиска. Одномерная оптимизация с использованием производных.
реферат, добавлен 21.11.2013Построение математической модели объекта управления в пространстве состояния. Определение спектральной плотности белого шума с помощью корреляционной функции. Эквивалентная схема объекта управления. Составление структурной схемы и сигнального графа.
курсовая работа, добавлен 11.03.2012Рассчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции. Критерий Дарбина-Уотсона для проверки независимости остатков. Ошибка прогноза и его доверительный интервал.
контрольная работа, добавлен 28.05.2018Аппроксимация 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 19.05.2015Оценка 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 11.11.2017