Основы инженерного эксперимента
Формулирование цели, планирование и обработка результатов эксперимента, получение информации об объекте исследования. Научный и инженерный эксперимент – один из методов познания. Методика построения уравнения регрессии в Microsoft Excel и в MathLab.
Подобные документы
Выбор выходного параметра и факторов для многофакторного технологического эксперимента. Построение математической модели, описывающей зависимость отклика системы от набора входных факторов. Оценка адекватности построенной модели исходным данным.
контрольная работа, добавлен 09.12.2015Изучение методов учета и проработки информации при формулировании целей научного исследования. Математически правильная постановка задачи оптимизации. Аналитическое исследование массива информации. Исследование метода статистического моделирования.
лекция, добавлен 03.04.2019Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Параллельные опыты. Расчёт выборочного математического ожидания и дисперсии для каждого эксперимента. Оценка однородности выборочных дисперсий по критерию Фишера. Качественная оценка типа связи между входными переменными по виду поля корреляции.
курсовая работа, добавлен 16.11.2014Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
учебное пособие, добавлен 18.03.2015Сводные характеристики выборки при малом числе испытаний. Оценка соответствия результатов измерения нормальному закону по величине асимметрии и эксцесса. Суть логарифмической, степенной и экспоненциальной функций. Особенность построения графиков в Excel.
курс лекций, добавлен 07.09.2015Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Требования, виды и последовательность организации эксперимента. Статистическая вероятность и распределения случайных величин. Параметры эмпирических распределений и проверка нормальности распределения. Основы корреляционного и регрессионного анализов.
учебное пособие, добавлен 04.02.2016Варианты статистической обработки материалов пассивного эксперимента методом классического многомерного регрессионного анализа и регрессии по методу главных компонент. Выявление зависимости общего модуля деформации торфяной залежи от ряда ее параметров.
статья, добавлен 18.08.2018Прогнозы с применением метода скользящего среднего. Составление прогнозов скользящего среднего с использованием диаграмм и надстройки "Пакет анализа" в Microsoft Excel. Прогнозирование с помощью функций регрессии. Регрессивный анализ с помощью диаграмм.
лабораторная работа, добавлен 03.07.2013Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.04.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013Понятие "эконометрика", ее задачи, предмет и метод. Сбор и подготовка информации для расчета уравнения регрессии. Методика построения моделей эконометрического типа. Оценка прогнозных свойств эконометрической модели. Применение в управлении экономикой.
реферат, добавлен 04.03.2018Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.
контрольная работа, добавлен 16.07.2019Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 22.09.2011Особенности использования аналитических и имитационных методов моделирования. Рассмотрение проблем применения имитационного моделирования. Возможности проведения экстремального эксперимента для оптимизации определенных параметров реального процесса.
презентация, добавлен 06.04.2018Вычисление параметров уравнения линейной регрессии; экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Запись системы одновременных уравнений и проверка их на идентифицируемость.
контрольная работа, добавлен 29.10.2012Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.
методичка, добавлен 16.05.2016Разработка алгоритма оценки состава исходной углеводородной системы при неизвестном газовом факторе. Развитие технологии, интегрирующей основополагающие принципы вычислительного эксперимента для исследования фазового состояния углеводородных смесей.
автореферат, добавлен 30.04.2018Методика принятия решения по инвестированию денежных средств в предприятие в условиях неопределенности. Исследование стоимости коммерческой организации ОАААКБ "Пробизнесбанк" с применением метода временных рядок средствами табличного процессора Ms Excel.
статья, добавлен 19.05.2018Уравнение парной регрессии, её параметры: коэффициенты корреляции и эластичности, их значимость и доверительный интервал, ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации. Матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ параметров уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.07.2015Линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых она дает несмещенные и эффективные оценки, в теореме Гаусса-Маркова. Доказательство теоремы, расчет дисперсии прогнозирования. Оценка уравнений регрессии с помощью Excel.
презентация, добавлен 02.10.2011Методика построения графика дифференцированного платежа. Расчет основного долга в первом и во втором месяце в соответствии с формулой аннуитетного кредита. Характеристика допустимого плана грузовых перевозок, найденного методом северо-западного угла.
курсовая работа, добавлен 18.05.2015Матричная запись множественной линейной модели регрессионного анализа. Решение задач регрессивного анализа. Пример решения нахождения модели множественной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.01.2012Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.
презентация, добавлен 12.07.2015