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
Изучение основ комбинаторики. Классическое определение вероятности. Свойства математического ожидания. Понятие о критериях согласия. Виды уравнений регрессии. Методы анализа статистических данных. Применение закона распределения случайной величины.
учебное пособие, добавлен 18.10.2014- 102. Теория вероятности
Применение локальной теоремы Муавра-Лапласа при решении задач. Составление закона распределения случайной величины, определение математического ожидания, дисперсии. Вычисление средней квадратической ошибки выборки. Построение эмпирических линий регрессии.
задача, добавлен 16.10.2017 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 16.10.2017Определение 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 25.01.2024Дисперсионный анализ в математической статистике как самостоятельный инструмент статистического анализа, его понятие и применение в эконометрике как вспомогательного средства для изучения качества регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 25.04.2015Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 28.10.2017- 107. Влияние относительной погрешности на шаге интегрирования на точность математического моделирования
Математическое моделирование как современный метод исследования сложных естественных процессов. Анализ возможности использования переменной относительной погрешности вычисления для существенного сокращения времени расчета без ущерба для точности.
статья, добавлен 18.12.2017 Рассмотрение назначения, функционального описания и области применения программы, предназначенной для проведения математического моделирования процесса обнаружения воздушных целей на коррелированном атмосферном фоне. Математическая модель и ее понятие.
статья, добавлен 27.02.2019Построение 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 08.08.2020Использование модели рассеяния активной примеси внутри облака. Применение полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии для описания модели облака и линеаризованных уравнений движения Навье-Стокса при моделировании процесса рассеивания реагента.
автореферат, добавлен 10.12.2013Моделирование 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 26.05.2012Основы статистического метода исследования. Детерминированная теория ошибок и дисперсии искомых оценок. Применение принципа наименьших квадратов в экспериментальной науке. Выведение погрешности наблюдений из распределения среднего арифметического.
статья, добавлен 22.02.2019Ошибки коэффициентов уравнений регрессии, анализ остаточной дисперсии. Взаимокоррелирующие аргументы, выбор аргументов в уравнении регрессии при их взаимной корреляции в лесном хозяйстве. Зависимость высоты дерева от качества условий местопроизрастания.
реферат, добавлен 29.03.2018Определение 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 30.05.2018Разработка методов математического моделирования, алгоритмов и комплексов программ для исследования динамики высотных объектов при ветровом воздействии с учетом работы гасителей колебаний и влияния упругого основания. Модернизация численного метода.
автореферат, добавлен 04.09.2013Статистическая зависимость расходов на гостиницу от стоимости путевки. Построение графика и поиск коэффициента корреляции. Параметры линейной модели регрессии. Проверка явления гетероскедастичности на основе критерия корреляции Спирмена, автокорреляция.
задача, добавлен 06.11.2015- 117. Метод Монте-Карло
Характеристика численных методов в математических расчетах. Описания методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Обзор техники моделирования случайной последовательности чисел. Практическое применение метода Монте-Карло.
доклад, добавлен 21.03.2015 Основные понятия математического моделирования, простейшие модели. Иерархический подход к получению моделей. Получение моделей из закона сохранения вещества и закона сохранения энергии. Модели трудноформализуемых объектов. Применение методов подобия.
учебное пособие, добавлен 07.07.2022Моделирование как метод познания, теоретического исследования и инженерно-конструкторской практики. Основные принципы математического моделирования в естествознании и технике. Электромассоперенос в системе с вращающейся мембраной. Генерация озона.
учебное пособие, добавлен 30.09.2014Критические значения коэффициента парной корреляции. Планирование многофакторного эксперимента. Проверка однородности дисперсии и равноточности измерения в разных сериях. Показатели уравнения регрессии. Методы рациональной организации исследований.
курсовая работа, добавлен 24.02.2014Суть строчной, столбцовой, диагональной, единичной и транспонированной матрицы. Особенность определителей и их свойств. Собственные значения и векторы многомерной таблицы. Анализ квадратичной формы переменных. Исследование систем линейных уравнений.
лекция, добавлен 05.06.2016Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.
статья, добавлен 25.02.2013Вычисление определителя матрицы классическим способом. Расчет установившихся режимов электрических систем. Нахождение токов методом Крамера. Вычисление узловых напряжений. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Свойство вероятности.
курсовая работа, добавлен 15.05.2011Применение математического моделирования при проведении системного анализа. Основные проблемы, которые можно решить с помощью применения системного анализа, его основные задачи. Проведение анализа методологических основ разработки математической модели.
статья, добавлен 03.04.2018Рассмотрение метода наименьших квадратов как базового метода оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Нахождение выборочного уравнения зависимости y от x на основании выборки из четырех наблюдений и построение зависимости.
контрольная работа, добавлен 27.04.2014