Основные этапы построения и анализа регрессионной модели

Принципы 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.

Подобные документы

  • Решение систем линейных алгебраических уравнений. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса. Основные методы решения нелинейных однородных (скалярных) уравнений. Построение интерполяционного полинома. Сущность аппроксимация методом наименьших квадратов.

    учебное пособие, добавлен 24.10.2012

  • 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

  • Характеристика 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 18.12.2014

  • Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.

    презентация, добавлен 29.05.2020

  • Определение 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 30.05.2018

  • Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.

    презентация, добавлен 13.07.2015

  • 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

  • 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

  • Метод наименьших квадратов как один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Определение эффективности использования процедур Кохрейна-Оркатта, Хилдрета-Лу и Дарбина.

    статья, добавлен 02.02.2019

  • Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.

    курсовая работа, добавлен 19.06.2015

  • Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.

    презентация, добавлен 06.08.2015

  • 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

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.

    курсовая работа, добавлен 28.10.2017

  • Случайная величина. Генеральная совокупность и выборка. Результат измерения. Доверительный интервал. Погрешности косвенных измерений. Алгоритм обработки данных косвенных измерений выборочным методом. Задача регрессии и метод наименьших квадратов.

    методичка, добавлен 24.05.2012

  • 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

  • Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.

    контрольная работа, добавлен 29.03.2013

  • Построение рядов распределения по факторному и результативному признакам. Расчет эмпирической и теоретической линии регрессии. Правильность гипотезы о прямолинейной форме корреляционной связи. Вычисление дисперсии, вариации и коэффициента детерминации.

    курсовая работа, добавлен 09.09.2017

  • Исследование основных научных гипотез, раскрывающих математическую сущность декартовой системы координат и вычислений. Рассмотрение методов решения уравнений прямой на плоскости. Формульное выражение объекта при наличии заданной точки или отрезков.

    презентация, добавлен 01.09.2015

  • Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.

    контрольная работа, добавлен 05.06.2022

  • Моделирование на основе временных рядов. Формальные критерии аппроксимации и статистические гипотезы. Изучение моделей с переменной структурой. Проверка на значимость коэффициентов регрессии. Руководство по использованию программы Time Series Processing.

    методичка, добавлен 26.05.2012

  • Характеристика основных последствий некорректной спецификации модели. Методика определения изменения оценки коэффициента регрессионной зависимости, в которой отброшена переменная. Исследование взаимосвязи выборочной дисперсии и величины корреляции.

    презентация, добавлен 19.01.2015

  • 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

  • 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

  • Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.

    контрольная работа, добавлен 20.10.2013

  • Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.

    презентация, добавлен 19.07.2015

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.