Линейная регрессия

Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.

Подобные документы

  • Знакомство с принципами и критериями выбора регрессионной модели. Рассмотрение видов закономерностей в лесоводстве и лесной таксации. Особенности математической формы эмпирических моделей связи. Анализ линейных и нелинейных регрессионных уравнений.

    автореферат, добавлен 29.03.2018

  • Тестирование 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 15.06.2014

  • Задачи 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 20.03.2010

  • Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.

    курс лекций, добавлен 03.07.2013

  • Построение и сравнение линейной регрессионной и нейросетевой математических моделей зависимости органолептической оценки мясного сырья от основных физико-химических и функционально-технологических параметров. Особенности построения нейронных сетей.

    статья, добавлен 28.04.2017

  • 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

  • 3адача определения закона распределения случайной величины по статистическим данным. Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Задача нахождения неизвестных параметров распределения, проверки правдоподобия гипотез.

    курсовая работа, добавлен 21.10.2017

  • Методы определения вероятности и их сущность. Математическое ожидание и теоремы связанные с ним. Понятие о дисперсии, среднеквадратичном отклонении и моментах случайной величины. Корреляционная зависимость, функция регрессии, коэффициент корреляции.

    методичка, добавлен 16.03.2017

  • Задача 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 18.12.2012

  • Определение и проверка вероятности предельных теорем, а именно теоремы Бернулли и закона больших чисел Чебышева. Определение коэффициентов простой линейной регрессии, полученных в ходе проведенных испытаний, анализ и проверка статистических гипотез.

    курсовая работа, добавлен 06.08.2013

  • Нахождение двух наименьших положительных корней уравнения. Рассмотрение метода деления отрезка пополам. Описание программного алгоритма этого метода. Определение значения корней с необходимой точностью. Характеристика метода итераций, пример решения.

    лабораторная работа, добавлен 24.11.2014

  • Исследование формы, расположения и свойства линии на плоскости. Геометрический смысл уравнения прямой. Определение угла между двумя прямыми, условия их параллельности или перпендикулярности. Применение линейной зависимости в экономических задачах.

    презентация, добавлен 25.10.2016

  • Инструменты для работы инженеров–расчетчиков. Интегрированая среда Mathcad. Математическое обеспечение пакета. Полиномиальная, степенная, экспоненциальная, линейная регрессии. Вычисление арифметических выражений с различной точностью, построение графиков.

    курсовая работа, добавлен 23.01.2013

  • Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.

    реферат, добавлен 08.05.2011

  • Создание программы на языке Паскаль в среде объектно-ориентированного программирования Delphi, что позволяет видеть оптимальное решение и различные виды аппроксимации. Алгоритмы расчетов коэффициентов для различных функций и построения их графиков.

    статья, добавлен 20.07.2021

  • Сущность математической модели как описания, которое адекватно отражает статические и динамические связи между входными и выходными переменными объекта. Характеристика основных методов идентификации. Процесс определения оператора дифференцирования.

    реферат, добавлен 08.02.2014

  • 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.

    статья, добавлен 29.08.2016

  • Сущность метода Хука-Дживса для определения свойств и параметров функций, его отличие от других методов данного типа. Алгоритм работы и этапы выполнения метода. Решение задачи минимизирования функции без учета ограничений. Модификации метода Хука-Дживса.

    реферат, добавлен 25.06.2015

  • Определение сущности функции, областей ее определение и значения. Особенности аналитического и табличного способов задания функций. Рассмотрение основных свойств и графического отражения постоянной, линейной, степенной, обратной, сложной функций.

    доклад, добавлен 23.05.2015

  • Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.

    статья, добавлен 31.08.2018

  • Особенности применения теоремы Лангранжа к подынтегральной функции. Теорема о дифференцировании определенного интеграла по переменному верхнему пределу. Аппроксимация дифференциальной задачи на примере разностной схемы метода наименьших квадратов.

    шпаргалка, добавлен 24.10.2010

  • Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.

    реферат, добавлен 29.09.2013

  • Определение интервальных статистических рядов распределения частот, составление эмпирических функций распределения, анализ числовых характеристик выборки. Изучение методики проверки статистических гипотез. Анализ метода наименьших квадратов в статистике.

    методичка, добавлен 06.05.2015

  • Понятие линейного уравнения, его типы и формы. Сущность и математическое обоснование определителей второго порядка. Порядок и правила решения систем двух линейных уравнений с двумя переменными с помощью определителей. Использование закона Крамера.

    конспект урока, добавлен 07.04.2014

  • 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

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.