Математическое моделирование
Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
Подобные документы
Определение 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 30.03.2015Принципы 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.
лекция, добавлен 10.10.2014Математические 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 19.06.2015Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 23.05.2021Тестирование 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 15.06.2014Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.
контрольная работа, добавлен 12.01.2015Характеристика 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 18.12.2014Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Общая 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 27.12.2020Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.
курс лекций, добавлен 19.06.2015Характеристика 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 25.04.2015Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.
презентация, добавлен 13.07.2015Применение метода математического моделирования для решения многих задач в разных областях человеческой деятельности. Основные этапы процесса моделирования. Классификация моделей по признакам поведения объекта. Физическое и математическое моделирование.
реферат, добавлен 24.05.2020Ряды 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 27.10.2015Регрессионный 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 11.12.2017Анализ исходных динамических рядов, их исследование на непрерывность. Количественное изменение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции. Расчет показателей вариации. Построение уравнения множественной регрессии.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Ортогональное 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 26.02.2020Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Статистическая оценка достоверности регрессионной модели. Интервальная оценка параметров уравнения. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Абсолютные показатели силы связи.
презентация, добавлен 05.06.2012Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Особенности криволинейной трапецией. Характеристика фигуры, ограниченной прямыми. Рассмотрение формулы для вычисления площади криволинейной трапеции. Нахождение точки пересечения кривых. Методология вычисления площади фигуры, ограниченной линиями.
задача, добавлен 17.02.2016Метод 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 07.08.2013Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.
практическая работа, добавлен 31.10.2014Применение 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