Построение аналитических моделей динамики объектов
Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
Подобные документы
Особенности корреляционно-регрессионного метода прогнозирования. Классификация статистических исследований по степени комплексности. Предварительная обработка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции. Особенности метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 25.09.2015Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.
контрольная работа, добавлен 01.06.2020Выбор выходного параметра и факторов для многофакторного технологического эксперимента. Построение математической модели, описывающей зависимость отклика системы от набора входных факторов. Оценка адекватности построенной модели исходным данным.
контрольная работа, добавлен 09.12.2015Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.
лекция, добавлен 15.03.2011Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Определение полиномиальной аппроксимации для линейной, гиперболической и параболической регрессий. Применение функции невязки для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квадратов. Компьютерная реализация полиномиальной аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 02.10.2012- 83. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
контрольная работа, добавлен 08.02.2019Использование 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 10.12.2015Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018Освоение навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур построения и анализа моделей в процессе решения прикладной задачи. Исследование по линейной производственной модели путевой машинной станции.
курсовая работа, добавлен 14.04.2020Оценивание функции спроса для расчета оптимальной цены. Определение критерия правильности расчетов. Способы оценивания точности восстановления зависимости. Обработка данных опроса с помощью методов наименьших квадратов и степенной аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 18.09.2015Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Сущность метода наименьших затрат. Особенности применения методов линейного программирования для решения экстремальных задач в экономике. Решение транспортной задачи методом наименьших затрат.
курсовая работа, добавлен 22.06.2012Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Нахождение оптимального распределения результата или ресурсов между двумя объектами управления. Метод наименьших квадратов и неопределенных множителей Лагранжа. Прогнозирование временных рядов. Колебания относительно тренда, случайная компонента.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Показаны порядок и принципы принятия стратегического решения. Рассмотрены методы прогнозирования отчетности. Приведен пример применения метода наименьших квадратов для принятия стратегических решений. Построена диаграмма рассеивания по исходным данным.
статья, добавлен 15.02.2020Основы прогнозирования и валютного рынка. Современное состояние валютного фонда России, его проблемы и тенденции. Прогнозирование доли доллара в общем объеме золотовалютных резервов методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 20.06.2014- 96. Виды моделей
Понятия объекта, системы и модели. Классификации моделей целям использования, области знаний, фактору времени, способу представления, назначению, типу задач, форме реализации, отношению ко времени, характеру зависимости выходных параметров от входных.
реферат, добавлен 30.05.2016 Решение графическим способом задачи с использованием экономико-математической модели по определению набора удобрений для обеспечения эффективного питания почвы. Построение области допустимых решений целевой функции и уравнений ограничивающих прямых.
контрольная работа, добавлен 25.04.2014Определение линейного коэффициента парной корреляции, уравнение линейной регрессии. Построение степенной модели путем логарифмирования частей уравнения. Построение гиперболической модели, коэффициент детерминации и средняя относительная ошибка.
контрольная работа, добавлен 10.06.2009Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014- 100. Основы эконометрики
Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов. Проверка независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычисление коэффициента детерминации. Построение степенной модели.
контрольная работа, добавлен 23.11.2011