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

  • 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

  • Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.

    реферат, добавлен 29.09.2013

  • 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

  • Использование метода наименьших квадратов для отыскания приближенных зависимостей между изучаемыми экспериментальными величинами. Решение уравнений в матричном виде. Нахождение интервальных оценок неизвестных параметров и доверительного интервала.

    курсовая работа, добавлен 05.05.2014

  • 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

  • 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

  • Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.

    контрольная работа, добавлен 26.06.2014

  • Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.

    лабораторная работа, добавлен 11.11.2017

  • 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

  • Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.

    лабораторная работа, добавлен 01.11.2023

  • Определение вероятности случайного события. Закон распределения случайной величины и расчет числовых характеристик (математического ожидания и дисперсии). Точечные оценки математического ожидания. Оценка коэффициента корреляции, расчет линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 26.10.2014

  • 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

  • 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

  • Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.

    статья, добавлен 27.11.2018

  • Особенности применения метода дополнительного аргумента для вычисления необходимых коэффициентов характеристической системы. Методика доказательства существования решения задачи Коши. Площадь криволинейной трапеции как физический смысл интеграла.

    дипломная работа, добавлен 01.10.2017

  • 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

  • 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

  • Распределение температуры вдоль тонкого цилиндрического стержня, помещенного в высокотемпературный поток жидкости или газа путем анализа математической модели. Задача регрессии. Метод наименьших квадратов. Проверка гипотезы об адекватности модели.

    контрольная работа, добавлен 10.06.2011

  • 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

  • Разработка метода математического моделирования и последующего синтеза сложной робототехнической системы, включающей двигатель, механизм передачи движения и систему управления с целью учета взаимодействия структурных элементов привода друг с другом.

    автореферат, добавлен 15.02.2018

  • Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.

    статья, добавлен 04.02.2017

  • Вероятность качественного изготовления изделий. Распределение дискретной случайной величины. Математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение. Рассмотрение закона распределения вероятности. Уравнение линейной среднеквадратической регрессии.

    контрольная работа, добавлен 31.10.2015

  • Построение поля корреляции, уравнения линейной и степенной парной регрессии. Расчет значения спроса, его квадратичного отклонения и коэффициентов автокорреляции. Выполнение сглаживания временного ряда методом скользящих средних с интервалом сглаживания.

    контрольная работа, добавлен 30.12.2010

  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.

    контрольная работа, добавлен 23.04.2014

  • Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.

    курсовая работа, добавлен 03.05.2014

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.