Методика автоматизации множественного регрессионного анализа
Множественный регрессионный анализ - метод, позволяющий производить оценку с любым количеством объясняющих переменных. Методика расчета критерия значимости уравнения регрессии. Разработка процедуры умножения матриц на языке программирования Pascal.
Подобные документы
Механизм расчета выходного показателя по заданным управляющим факторам для имитации установки с использованием математической модели. Анализ ортогонального композиционного плана второго порядка для нормированных переменных и реальных значений факторов.
контрольная работа, добавлен 18.07.2017Изучено способы умножения, представлены интересные и более рациональные способы вычисления, используя порой только карандаш и лист бумаги и не применять знания умножения. Приведены примеры применения разных способов умножения в решении конкретных задач.
научная работа, добавлен 03.05.2019Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Предмет линейного регрессионного анализа. Особенности однофакторного дисперсионного анализа. Уравнение выборочной линейной регрессии. Выборочное значение статистики.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Назначение матриц в системах линейных уравнений, операции над матрицами, правила их сложения матриц и умножения на скаляр, транспонирование произведения двух матриц. Понятие и свойства определителя квадратной матрицы, доказательство теоремы Коши-Бине.
курсовая работа, добавлен 11.01.2015Множество точек в пространстве. Изучение функции двух переменных и способов её задания в плоскости. Правила нахождения пределов для переменных. Сравнение бесконечно малых уравнений с разным количеством аргументов. Анализ свойств непрерывности функции.
лекция, добавлен 26.01.2014Пример решения задачи линейного программирования с ограничениями-равенствами. Решение матрицы системы линейных уравнений. Вариант задачи линейного программирования в общем случае (при произвольном числе свободных переменных), применение симплекс-метода.
контрольная работа, добавлен 25.10.2009Рассчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции. Критерий Дарбина-Уотсона для проверки независимости остатков. Ошибка прогноза и его доверительный интервал.
контрольная работа, добавлен 28.05.2018Классификация задач нелинейного программирования и методы их решения. Графический метод решения задач нелинейного программирования для функций двух переменных. Решение задач нелинейного программирования методом Лагранжа и в программной среде Mathcad.
курсовая работа, добавлен 13.10.2016Определение 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 30.05.2018Методика нахождения общего решения дифференциального уравнения при помощи приведения к каноническому виду. Алгоритм вычисления задачи Коши методом Даламбера. Порядок расчета первой смешанной задачи для уравнения теплопроводности на заданном отрезке.
контрольная работа, добавлен 29.11.2016Типичная ошибка прогнозирования: стандартная ошибка предсказания. Объясненный процент вариации. Статистический вывод в случае множественной регрессии. Модель множественной регрессий для генеральной совокупности. Критические значения для уровня значимости.
реферат, добавлен 29.09.2013Нахождение области определения функции двух вещественных переменных. Получение уравнения изолиний функции двух вещественных переменных. Нормальный вектор касательной плоскости. Математические модели пары двойственных задач линейного программирования.
контрольная работа, добавлен 25.06.2013Исходные 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 31.10.2014Характеристика методики аналитического нахождения минимального значения функции через необходимое и достаточное условие экстремума. Реализация алгоритма поиска минимального значения функции методом градиентного спуска на языке программирования С++.
курсовая работа, добавлен 28.10.2017Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Частные производные функции нескольких переменных. Градиент функции, касательная плоскость и нормаль к поверхности. Экстремум функции нескольких переменных. Метод множителей Лагранжа. Решение задач нелинейного программирования с двумя переменными.
учебное пособие, добавлен 17.04.2013- 67. Понятие матриц
Сущность матрицы как совокупности m•n чисел, расположенных в виде прямоугольной таблицы из m строк и n столбцов. Главные свойства элементов, их порядок записи. Характеристика основных видов: треугольная, квадратная. Порядок сложения и умножения матриц.
курсовая работа, добавлен 03.12.2013 Краткое описание антагонистической игры. Теория и методы принятия решений. Концепция расчета по методу анализа иерархий. Особенность обработки матриц парных сравнений. Решение задачи линейного программирования. Учение сложности и преобразование Фурье.
методичка, добавлен 21.04.2016Общая 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 27.12.2020Функциональная и статистическая зависимости. Положения корреляционного анализа, двумерная модель. Проверка значимости и интервальная оценка параметров связи. Понятие о многомерном корреляционном анализе, множественный и частный коэффициенты корреляции.
курсовая работа, добавлен 19.01.2016Проведение 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 01.11.2023Коммерческий банк: понятие, сущность, функции. Теоретические аспекты построения статистической модели. Проявление мультиколлинеарности. Проверка уравнения регрессии на значимость. Построение модели зависимости прибыли банков от значимых факторов.
курсовая работа, добавлен 26.05.2013История появления таблицы умножения. Роль таблицы умножения в жизни человека. Проблемы в заучивании таблицы умножения. Определение технологии уменьшения вопросов. Нетрадиционные способы заучивания. Помощь знаний таблицы умножения человеку в будущем.
контрольная работа, добавлен 27.03.2024Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.
контрольная работа, добавлен 19.10.2016Статистическое 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