Выбросы случайных процессов
Характеристика стационарного эргодического случайного процесса. Особенность понятия корреляционной функции. Суть математического ожидания неизменного назначения. Анализ метода наименьших квадратов. Построение графиков для исходного и нового движений.
Подобные документы
Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.04.2015Определение 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 26.10.2014Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.
презентация, добавлен 23.04.2015Метод 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 07.08.2013Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.
презентация, добавлен 13.07.2015Вектор 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 02.02.2019Определение 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 03.05.2014Вероятностное 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 06.08.2015Поиск выборочных ковариации и коэффициента корреляции. Доверительный интервал для математического ожидания величины. Оценка параметров модели методом наименьших квадратов. Тестирование близости эмпирического распределения остатков моделей к нормальному.
контрольная работа, добавлен 10.11.2017Ортогональное 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 26.02.2020Среднеквадратическое отклонение нормально распределенной случайной величины. Построение графиков интегральной и дифференциальной функции распределения. Порядок расчета математического ожидания и дисперсии. Определение вероятности возможных значений.
контрольная работа, добавлен 21.02.2015Суть аппроксимации таблично заданной функции по МНК (методу наименьших квадратов), ее отличие от метода интерполирования. Задача построения аппроксимирующих функций в виде элементарных функций (степенной, показательной, логарифмической, гиперболической).
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Рассмотрение 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 27.04.2014Определение закона распределения случайной величины. Нахождение плотности распределения, математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Построение графиков дифференциальной и интегральной функций. Анализ вероятности события.
контрольная работа, добавлен 14.12.2015Проверка статистической гипотезы о виде неизвестного распределения. Оценка математического ожидания случайной величины. Определение корреляционной зависимости между рядами наблюдений. График эмпирической функции и функции нормального распределения.
контрольная работа, добавлен 23.12.2012Исследование геометрического закона распределения вероятностей дискретной случайной величины. Построение графиков зависимости математического ожидания от параметра распределения. Написание функции для определения коэффициентов эксцесса и асимметрии.
лабораторная работа, добавлен 03.04.2014Построение графиков эмпирической функции распределения и полигона частот исследуемой случайной величины. Вычисление несмещенных оценок математического ожидания и дисперсии. Гипотеза о законе распределения генеральной совокупности с уровнем значимости.
задача, добавлен 24.12.2014Диаграмма Эйлера-Венна. Определение ряда распределения случайной величины и исчисление математического ожидания. Построение гистограммы относительных частот. Вычисление несмещенных оценок для дисперсии, случайной величины и математического ожидания.
контрольная работа, добавлен 13.01.2011Создание программы на языке Паскаль в среде объектно-ориентированного программирования Delphi, что позволяет видеть оптимальное решение и различные виды аппроксимации. Алгоритмы расчетов коэффициентов для различных функций и построения их графиков.
статья, добавлен 20.07.2021Изучение поведения функций и построение их графиков как важный раздел математики. Вклад в развитие графиков функций математиков древнего мира. Основные способы задания функций, методы построениях их графиков. Построение графика обратной функции.
реферат, добавлен 04.12.2014Аппроксимация данных заданной линейной зависимостью методом наименьших квадратов. Определение ее параметров. Нахождение точек экстремума функции с помощью метода множителей Лагранжа. Исследование функции на экстремум. Изменение диагонали прямоугольника.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.
контрольная работа, добавлен 29.03.2013Метод наименьших квадратов как один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Определение эффективности использования процедур Кохрейна-Оркатта, Хилдрета-Лу и Дарбина.
статья, добавлен 02.02.2019Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.
доклад, добавлен 19.11.2012