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
Построение математической модели управления и автоматизации технологических процессов в промышленности. Характеристика, структурная схема и свойства орграфов, использование формулы Мейсона для их преобразования. Определение передаточной функции контуров.
лекция, добавлен 22.07.2015Анализ исходных динамических рядов, их исследование на непрерывность. Количественное изменение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции. Расчет показателей вариации. Построение уравнения множественной регрессии.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Понятие условного экстремума. Использование методов неопределенных множителей Лагранжа, исключения части переменных и штрафных санкций для исследования функции на условный экстремум. Алгоритм нахождения экстремума функции методом множителей Лагранжа.
курсовая работа, добавлен 29.05.2015Математическое 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 06.10.2016Исследование геометрического закона распределения вероятностей дискретной случайной величины. Построение графиков зависимости математического ожидания от параметра распределения. Написание функции для определения коэффициентов эксцесса и асимметрии.
лабораторная работа, добавлен 03.04.2014Изучение эффективности непрерывного и прямого алгоритма муравьиной колонии. Определение особенностей распределения ошибки в зависимости от размера архива, коэффициента испарения феромона. Решение задачи параметрической идентификации нечетких моделей.
статья, добавлен 19.01.2018Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.11.2011Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.
методичка, добавлен 08.06.2015Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.
контрольная работа, добавлен 18.12.2014Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Корреляция случайных величин. Линейная регрессия, описание объекта, факторы, формирующие моделируемое явление. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций. Построение уравнения регрессии, смысл модели.
реферат, добавлен 20.03.2010Применение правила Лопиталя, пример нахождения асимптоты функции. Понятие точки глобального экстремума, формула её расчета. Вычисление локального экстремума и построение эскиза графика функции, её исследование на монотонность. Дифференциальное исчисление.
контрольная работа, добавлен 16.05.2014Определение и проверка значения коэффициентов уравнения регрессии. Число степеней свободы в дисперсии адекватности. Получение уравнения регрессии 1 и 2 порядка в результате планирования и постановки эксперимента с учетом математических преобразований.
курсовая работа, добавлен 30.05.2018Исследование поведения функций одной переменной, построение графиков. Изучение порядка математических действий по отысканию локального экстремума. Поиск наибольших и наименьших значений непрерывной на отрезке функции. Точки пересечения с осями координат.
лекция, добавлен 26.01.2014Монотонность функции. Исследование стационарных точек. Локальный и глобальный экстремум. Выпуклость и перегибы графика функции. Интерполяция и аппроксимация функций. Интерполяционный полином Лагранжа. Формула Тейлора. Понятие об эмпирических формулах.
реферат, добавлен 17.01.2011Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Распределение оценок коэффициентов в асимптотике. Проверка значимости коэффициентов множественной регрессии по критерию Стьюдента. Предсказание среднего значения зависимой переменной.
лекция, добавлен 15.06.2014Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Сутність методу уведення параметра як одного з найважливіших методів рішення рівнянь третього і четвертого ступеня. Характеристика методу Феррари для рішення рівнянь четвертого ступеня. Порядок знаходження дискримінанту, основні способи, їх застосування.
лекция, добавлен 26.01.2014Методы локально-стохастического поиска минимума функции. Исследование гибридного метода, полученного на базе способов поиска. Адаптивный алгоритм случайного поиска, метод наилучшей пробы с его градиентной вариацией и гранулярный радиальный поиск.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Общие понятия об измерениях, их объектах, необходимых приборах и среде в которой они выполняются. Ошибки измерений и оценка точности их результатов. Свойства случайных ошибок измерений, обработка измерений. Вычисление ошибки при косвенных измерениях.
реферат, добавлен 30.10.2015Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.05.2019Поиск экстремума функции одной и нескольких переменных. Интерполяция функций интерполяционными полиномами, способы их вычисления и анализ сходимости (по классическому примеру Рунге). Определение ошибки интерполяции. Построение графиков полиномов Чебышева.
презентация, добавлен 21.09.2013Применение 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 22.05.2010Анализ 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 15.03.2017- 99. Гибридные математические модели и методы прогнозирования временных рядов с учётом внешних факторов
Предложение модели различной сложности для прогнозирования нестационарных ВР с учётом экзогенных факторов. Обзор методов идентификации этих моделей на основе совместного использования многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей SARIMAX.
статья, добавлен 30.10.2016 Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011