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

  • Разработка Лапласом методов математической физики при решении прикладных задач. Развитие теории ошибок и приближений методом наименьших квадратов. Уравнение Лапласа в случае пространственных переменных. Уравнение Лапласа в двумерном пространстве.

    реферат, добавлен 22.11.2015

  • Состав системы уравнений для определения коэффициентов многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Таблица значений многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Графики аппроксимируемой функции, заданной на дискретном множестве.

    лабораторная работа, добавлен 09.12.2019

  • Построение оценки функции регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение значения коэффициента методами трапеций и парабол, решение уравнения. Изучение распределения температуры в тонком цилиндрическом стержне. Решение краевой задачи.

    дипломная работа, добавлен 24.12.2011

  • Основные понятия и утверждения иррациональных уравнений, базовые принципы их решения. Теоремы о равносильности преобразований. Примеры общих классов иррациональных уравнений. Разработка и пример решения системы упражнений на каждый класс уравнений.

    курсовая работа, добавлен 05.05.2014

  • Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.

    реферат, добавлен 11.12.2017

  • 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

  • Метод наименьших квадратов: сущность и основное содержание, особенности использования в решении задачи нахождения одной результирующей прямой и анализе экспериментальных результатов на принадлежность нескольким прямым. Оценка эффективности метода.

    доклад, добавлен 07.08.2013

  • 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

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния. Однофакторный дисперсионный анализ. Определение линейного контраста и выборочной линейной регрессии. Расчет границ доверительного интервала.

    контрольная работа, добавлен 16.10.2017

  • Основные принципы построения численных методов решения стохастических дифференциальных уравнений (СДУ). Определение жесткой системы СДУ. Анализ основных свойств: устойчивость, порядок сходимости и точность аппроксимации. Метод решения систем жестких СДУ.

    статья, добавлен 27.11.2018

  • Исторические сведения о возникновении и распространении магических квадратов. Основные теории их построения и преобразования. Методы построения и свойства мало исследованных совершенных магических квадратов. Решение математических комбинаторных задач.

    книга, добавлен 16.05.2014

  • 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

  • Описание построения графиков фактических значений и линии регрессии. Определение коэффициента детерминации, использование математического пакета MathCAD и Excel. Вычисление направления и тесноты связи, расчет линейного коэффициента парной корреляции.

    контрольная работа, добавлен 30.09.2018

  • Построение поля корреляции и формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений линейной регрессии. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности. Средняя ошибка аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 29.04.2015

  • Вектор оценок параметров регрессионного уравнения. Классическая оценка ковариационной матрицы метода наименьших квадратов, оценка параметров. Разработка программного обеспечения. Дисперсия ошибки. Однородные группы наблюдений, формула Стерджесса.

    статья, добавлен 02.02.2019

  • Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 19.11.2013

  • Определение критериев оптимальности планирования. Построение матрицы планирования с ортогональными вектор-столбцами. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности описания объекта полиномом второго порядка с помощью F-критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 25.01.2024

  • Ортогональное вращение Гивенса и преобразование Хаусхолдера. Последовательность нахождения сингулярного разложения матриц. Описание числа обусловленности. Нормы в пространстве векторов и матриц. Использование разложения в методе наименьших квадратов.

    дипломная работа, добавлен 26.02.2020

  • Принципы и закономерности реализации корреляционного анализа. Методика и основные этапы вычисления корреляционных коэффициентов: теоретических, выборочных. Статистика Стьюдента (Нуль-гипотеза). Коэффициент ранговой корреляции Спирмена и Кэндалла.

    лабораторная работа, добавлен 12.12.2012

  • Открытие К.Ф. Гауссом основного закона погрешностей, с которым связан способ наименьших квадратов. Разнообразие методов обработки результатов эксперимента. Эффективное использование избыточной информации. Противоречивость системы линейных уравнений.

    доклад, добавлен 10.09.2015

  • Многомерные 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 29.11.2011

  • Решение дифференциального уравнения методом Эйлера-Коши. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов. График решения дифференциального уравнения. Расчет погрешности аппроксимации. Множество решений дифференциального уравнения.

    курсовая работа, добавлен 08.06.2013

  • Основные понятия и определения планирования и организации эксперимента. Метод наименьших квадратов и факторный эксперимент. Дисперсионный анализ и построение теоретической функции методом квадратов. Регрессионная зависимость эксперимента, её анализ.

    курсовая работа, добавлен 27.09.2011

  • Проблема численного решения линейных уравнений. Основные методы решения нелинейных уравнений. Графическая иллюстрация метода половинного деления. Создание функциональной модели нахождения корней уравнения методами Ньютона, хорд и половинного деления.

    дипломная работа, добавлен 31.10.2014

  • Результат множественной регрессионного анализа тарифов на размещение рекламы в журналах. Коэффициенты регрессии и уравнение. Прогнозируемые значения функций и переменных. Данные в уравнение прогнозирования исходной совокупности данных в множествах.

    реферат, добавлен 29.09.2013

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.