Построение и оптимизация моделей нелинейной функционально-факторной регрессии
Цели, факторы, интервалы регрессии. Начальное формирование и оптимизация уравнений. Практическое построение регрессионных моделей. Примеры построения моделей двумерной и четырехмерной функционально-факторной нелинейной регрессии программой "Тренды ФСП-1".
Подобные документы
F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.
презентация, добавлен 23.08.2016Построение 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 19.10.2016Рототабельное 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 20.10.2013Анализ видов регрессионных моделей, изучение алгоритмов оценки их точности. Математическое описание информационной системы оценки точности регрессионных моделей. Анализ программной реализации информационной системы оценки точности регрессионных моделей.
статья, добавлен 16.07.2018Уравнение 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 29.12.2011Определение 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 30.03.2015Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.05.2019Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.
статья, добавлен 27.12.2020Операторы преобразования переменных. Классы моделей объекта, систем управления. Способы построения математических моделей. Особенности структурных моделей систем управления. Примеры математических моделей в проектировании объектов горной электромеханики.
реферат, добавлен 21.02.2015Построение 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 28.04.2017Построение аналитической группировки по факторному признаку. Определение среднего линейного и квадратического отклонения, коэффициента вариации, моды и медианы. Построение линейного уравнения регрессии, расчет коэффициентов корреляции и эластичности.
контрольная работа, добавлен 23.03.2014Многомерные 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 29.11.2011Основные положения и принципы страхования. Исследование динамики и структуры рынка российского автострахования Каско. Моделирование и прогнозирование динамики временного ряда суммарных страховых премий. Особенности построения моделей панельной регрессии.
дипломная работа, добавлен 11.08.2020Ряды 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 27.10.2015Характеристика 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 18.12.2014Построение математических моделей физических процессов и явлений. Применение вариационных методов для решения задач со свободными границами. Разработка численного алгоритма решения для двумерной задачи с неизвестной границей в прямоугольной области.
статья, добавлен 30.05.2017Моделирование 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 26.05.2012Определение 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 30.05.2018Построение гистограммы относительных частот и кумуляты. Мода и медиана вариационного ряда. Построение доверительного интервала для генерального среднего на основе распределения выборки, считая выборку повторной. Выборочные уравнения линейной регрессии.
задача, добавлен 08.08.2020Разработка средств и методов построения формального описания будущего контента - одно из необходимых условий, которые должны выполняться при создании информационного образовательного пространства. Основные направления использования графовых моделей.
статья, добавлен 27.02.2019Тестирование 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 15.06.2014Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.
презентация, добавлен 15.12.2014Ознакомление 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 09.01.2017Система двух функционально-дифференциальных уравнений общего вида. Достаточные условия разрешимости периодической краевой задачи для этой системы в случае резонанса. Периодическая краевая задача для системы функционально-дифференциальных уравнений.
статья, добавлен 26.04.2019Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.
статья, добавлен 24.02.2019