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

  • Коммерческий банк: понятие, сущность, функции. Теоретические аспекты построения статистической модели. Проявление мультиколлинеарности. Проверка уравнения регрессии на значимость. Построение модели зависимости прибыли банков от значимых факторов.

    курсовая работа, добавлен 26.05.2013

  • Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.

    контрольная работа, добавлен 09.06.2015

  • Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Проведение 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 01.11.2023

  • Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2021

  • Сущность основного условия для достижения функцией локального максимума в точке. Исследование достаточных критериев локального экстремума. Применение формулы Тейлора для доказательства теоремы о существовании минимума функции в стационарной точке.

    доклад, добавлен 20.05.2014

  • Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.

    контрольная работа, добавлен 09.01.2017

  • Определение параметров для составления линейного уравнения парной регрессии посредствам построения электронной таблицы Excel. Оценка качества построенной модели на основе коэффициента парной корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации.

    лабораторная работа, добавлен 30.03.2015

  • Гипотеза о подчинении равномерному закону ста одноразрядных чисел. Вычисление коэффициентов линейной зависимости и множественной детерминации. Отношение среднеквадратической ошибки к среднему значению. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования.

    курсовая работа, добавлен 22.11.2021

  • Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.

    практическая работа, добавлен 31.10.2014

  • Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2016

  • Геометрическая 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 20.01.2015

  • Вероятность качественного изготовления изделий. Распределение дискретной случайной величины. Математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение. Рассмотрение закона распределения вероятности. Уравнение линейной среднеквадратической регрессии.

    контрольная работа, добавлен 31.10.2015

  • Ряды наблюдений и их характеристики. Эмпирические распределения случайной величины. Случайные ошибки измерения и производные. Алгебра линейной регрессии, обозначения и определения. Модель линейной регрессии, формы уравнения и автокорреляция ошибок.

    курс лекций, добавлен 27.10.2015

  • Ошибки коэффициентов уравнений регрессии, анализ остаточной дисперсии. Взаимокоррелирующие аргументы, выбор аргументов в уравнении регрессии при их взаимной корреляции в лесном хозяйстве. Зависимость высоты дерева от качества условий местопроизрастания.

    реферат, добавлен 29.03.2018

  • Проблема вычисления интеграла линейной интегральной оценки. Уравнение, описывающее свободное движение ошибки регулирования системы. Определение значение параметра, при котором интегральная оценка имеет минимум. Примерный вид кривых изменения ошибки.

    лекция, добавлен 22.07.2015

  • Ознакомление с математической постановкой задачи регрессии. Исследование и характеристика одномерной полиномиальной регрессии с произвольной степенью полинома и с произвольными координатами отсчетов. Рассмотрение особенностей синусоидальной регрессии.

    реферат, добавлен 08.02.2018

  • Равномерное стремление к предельной функции. Дифференцирование под знаком интеграла. Случай, когда пределы интеграла зависят от параметра. Применение правила Лейбница к вычислению производной по параметру интеграла. Исследование функции на непрерывность.

    контрольная работа, добавлен 13.10.2013

  • Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.

    доклад, добавлен 19.11.2012

  • Определение среднего значения исследуемого параметра для каждой точки факторного пространства. Проверка гипотезы однородности дисперсий по критерию Корхена. Значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности математической модели.

    курсовая работа, добавлен 03.11.2020

  • Применение на практике способа цепных подстановок при функциональной прямой или обратной связи между факторами и результативным показателем. Определение общего изменения результативного параметра. Оценка влияния на величину значения сложного параметра.

    контрольная работа, добавлен 18.05.2015

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2017

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.

    контрольная работа, добавлен 12.01.2015

  • Идентичность методов решения задач идентификации, возникающих при оценке результатов испытаний сложных динамических систем и задач теории оптимального управления. Математические модели объекта измерений. Идентификация состояния динамической системы.

    статья, добавлен 27.05.2018

  • Эксперимент по нахождению экстремума методом крутого восхождения. Движение по градиенту – "крутое восхождение". Уточнение максимального значения функции отклика с помощью плана второго порядка. Нахождение интерполяционной функции (уравнения регрессии).

    курсовая работа, добавлен 31.05.2016

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.