Визначення наявності лінійного зв'язку між в'язкістю та теплоємкістю
Лінійна кореляція між незалежною і залежною величинами. Зміст методу найменших квадратів та аналізу рівняння регресії. Визначення параметрів емпіричної формули. Особливість використання способу Лагранжа. Характер параболічної та зворотної інтерполяції.
Подобные документы
Характеристика можливих моделей з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів. Сутність узагальненого методу найменших квадратів. Суть та роль гетероскедастичності, порядок використання зваженого методу найменших квадратів.
лекция, добавлен 28.11.2013Функціональний і стохастичний взаємозв’язки показників. Визначення щільності між ними: застосування коефіцієнту детермінації й індексу кореляції. Розрахунок параметрів рівняння регресії. Множинна та часткова кореляція у дослідженні зв’язку між ознаками.
презентация, добавлен 11.10.2013Метод найменших квадратів як спосіб оцінки дійсного значення деякої кількості на основі розгляду помилок у спостереженнях або вимірах. Застосування методу найменших квадратів у сфері математики, статистики, економетрики, вирішенні аналітичних задач.
реферат, добавлен 05.12.2018Обробка даних з використанням математичної статистики. Аналіз загального випадку методу найменших квадратів, коли емпірична формула представляється у вигляді многочлена m-того ступеня. Емпіричні формули залежності зміни популяції коників з часом.
реферат, добавлен 08.11.2017Сутність кореляційного і регресійного методів аналізу статистичних даних, типи зв’язків. Розрахунок параметрів лінійного рівняння зв’язку між вартістю основних виробничих фондів і випуском продукції за даними підприємств. Обчислення коефіцієнта кореляції.
лекция, добавлен 19.11.2009Суть впливу факторів на рівень розвитку валового регіонального продукту, як узагальнюючого показника розвитку регіону в кризових умовах. Розробка трьох факторної кореляційної моделі. Використання методу найменших квадратів для оцінки параметрів регресії.
статья, добавлен 25.09.2017Способи уточнення параметрів траєкторій балістичних цілей. Групування вимірювань координат при використанні методу найменших квадратів (МНК). Поточні оцінки параметрів траєкторії. Обробка послідовності вимірювань із спрощенням ітераційних процедур МНК.
статья, добавлен 29.06.2016Специфікація моделі функції парної регресії. Визначення параметрів вибраного рівняння. Довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі й аналіз її якості. Прогнозування значень залежної змінної. Визначення коефіцієнта еластичності.
лекция, добавлен 08.10.2013Поняття специфікації моделі та визначення параметрів вибраного рівняння. Аналіз якості моделі та довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі. Прогнозування значень залежної змінної та порядок визначення коефіцієнта еластичності.
лекция, добавлен 28.11.2013Перевірка значущості економетричної моделі, її довірчих інтервалів та коефіцієнта кореляції. Використання системи одночасних рівнянь для моделювання економічних процесів. Розрахунок методом найменших квадратів оцінки параметрів споживчої функції.
контрольная работа, добавлен 10.02.2011Вивчення графічного методу визначення оптимального плану задач лінійного програмування. Процес розв’язання задачі симплекс-методом. Визначення нових опорних планів. Визначення мінімального значення функціонала. Формули повних виключень Жордана-Гаусса.
лекция, добавлен 08.10.2013Визначення аналітичної залежності між дослідними даними із застосуванням методу найменших квадратів. Побудова лінії тренду. Задача оптимального використання ресурсів. Оптимізація виробничої програми ковбасного виробництва. Оптимізація рекламної кампанії.
лабораторная работа, добавлен 27.01.2015Задачі економетрії, парна лінійна регресія. Метод найменших квадратів. Умови Гауса-Маркова. Гомоскедастичні та гетероскедастичні моделі. Залежність між обсягами виданих кредитів та витратами на рекламу. Відхилення теоретичних значень від фактичних.
презентация, добавлен 10.10.2013Математичне обчислення перетворень та рангу матриці, розв’язання систем лінійних рівнянь за методами Крамеру та Гаусу. Основні правила побудови лінійних економетричних моделей методом найменших квадратів через коефіцієнти кореляції та критерій Фішера.
контрольная работа, добавлен 17.03.2010Загальна лінійна економетрична модель. Характеристика емпіричної моделі множинної лінійної регресії. Аналіз ступеня адекватності побудованої моделі та вибіркових даних. Дисперсійний аналіз моделі та обчислення коефіцієнта множинної детермінації.
лекция, добавлен 28.11.2013Характеристика та особливості застосування методів для визначення залежності витрат від обсягу випуску продукції: інженерний метод, метод найменших квадратів, метод візуального контролю та інтерполяції. Вимоги до критеріїв прийняття управлінських рішень.
контрольная работа, добавлен 23.11.2010Компоненти мультиплікативної моделі динамічних рядів. Згладжування динамічних рядів. Обчислення тренду за допомогою авторегресії, методу найменших квадратів та прогнозування, сезонних даних. Обчислення лінійного, квадратичного та експоненціального тренда.
курсовая работа, добавлен 07.05.2011Аналіз порушення умов випадкових відхилень під час регресійного аналізу за допомогою методу найменших квадратів. Огляд застосування економетричних моделей за теоремою Гаусcа-Маркова. Прояви гомоскедастичності моделей МНК з випадковими векторами.
лекция, добавлен 08.10.2013- 19. Порівняння методів інтелектуального аналізу даних при оцінюванні кредитоспроможності фізичних осіб
Лінійна ймовірнісна модель – множинна регресія, призначення якої полягає у аналізі зв'язку між декількома незалежними показниками і залежною змінною. Скорингова модель у вигляді байєсівській мережі, що побудована за ітераційним евристичним методом.
статья, добавлен 02.10.2018 Побудова теорії стійкості систем О.M. Ляпуновим в рамках якісної концепції диференціальних рівнянь. Особливість взаємодії економічних об'єктів в умовах конкуренції. Характеристика адекватного оцінювання коефіцієнтів моделі за методом найменших квадратів.
статья, добавлен 26.07.2016Аналіз статистичної якості рівняння парної лінійної регресії за допомогою оцінки дисперсії похибки і коефіцієнта детермінації. Перевірка адекватності парної лінійної регресії за допомогою критерію Фішера. Статистичний аналіз даних в середовищі MS Excel.
контрольная работа, добавлен 07.07.2011- 22. Використання часових трендів для аналізу та прогнозування податкових надходжень до бюджету України
Аналіз основних податкових надходжень до Державного бюджету України за допомогою методів математичного моделювання з використанням часових трендів, невідомих параметрів яких обчислено методом найменших квадратів. Регресійне прогнозування надходжень.
статья, добавлен 09.01.2019 Підхід для інтерполяції за допомогою NURBS-кривої. Підвищення точності та швидкодії методу. Оптимізація вагових коефіцієнтів. Лінеаризація сферичної лінійної інтерполяції. Створення методу бікубічної інтерполяції на основі сплайну Катмулла-Рома.
автореферат, добавлен 20.07.2015Моделі з порушенням передумов використання звичайного методу найменших квадратів. Групи моделей, для яких не виконуються передумови Гауса-Маркова. Перевірка на наявність гетероскедастичності залишків. Проведення тесту Голдфельда-Квандта та зважений МНК.
презентация, добавлен 10.10.2013Побудова та оцінка параметрів лінійної, степеневої та показникової економетричних моделей, а також в стандартизованих і натуральних змінних. Обчислення основних множинних характеристик. Оцінка значущості рівняння регресії за допомогою критерію Фішера.
научная работа, добавлен 19.11.2010