Сущность метода наименьших квадратов
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.
Подобные документы
- 101. Частные производные
Характеристика частных производных по переменным в определенной точке. Сущность дифференциалов высших порядков, их классификация и задача. Основные экстремумы функции двух переменных. Главные правила нахождения наибольших и наименьших значений функции.
лекция, добавлен 29.09.2013 Магический квадрат как таблица, сумма чисел в которой в каждом горизонтальном и вертикальном рядах и по каждой из диагоналей одна и та же. Основные научные достижения и учения Пифагора. Решение задачи нахождения ортогональных латинских квадратов.
контрольная работа, добавлен 08.01.2015- 103. Решение пределов
Изучение геометрического смысла предела. Старшая степень числителя и знаменателя. Пределы с неопределенностью и метод их решения. Разложение числителя и знаменателя на множители. Использование формулы разности квадратов. Решение квадратных уравнений.
лекция, добавлен 04.03.2014 Понятие качества, методы его оценки на основе измерений свойств объекта и на основе коэффициентов "трудности". Операционные основы построения производственно-квалитативных функций. Основная формула теории управления с обратной связью и ее приложения.
методичка, добавлен 10.05.2015Математическое моделирование облака рассеяния. Исследование нелинейной корреляции. Составление матрицы планирования для четырех факторов. Нахождение коэффициентов регрессионного уравнения для данной матрицы. Определение значимости коэффициентов регрессии.
лабораторная работа, добавлен 06.10.2016Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.
лекция, добавлен 25.04.2015Классические итерационные метода. Релаксация как методика уточнения решения. Прямые методы решения системы линейных алгебраических уравнений. Особенности итерационного метода Якоби, примеры его применения. Метод простых итераций, условия сходимости.
курсовая работа, добавлен 25.01.2017Виды систем из p линейных алгебраических уравнений с n неизвестными переменными. Недостаток метода Крамера - трудоемкость вычисления определителей, когда число уравнений системы больше трех. Алгоритм исключения неизвестных переменных методом Гауса.
курсовая работа, добавлен 26.02.2014Методы построения Эйлером магических квадратов разных порядков и способы представления их латинскими. Магические квадраты как основа создания Эйлером комбинаторной теории латинских квадратов. Числовые конструкции размера n × n, заполненные числами.
статья, добавлен 26.04.2019Применение приближенных (численных) способов нахождения корней системы матричных уравнений с большим числом неизвестных. Содержание методов простых итераций, Зейделя, релаксации, используемых в решении уравнений. Теорема сходимости итерационного процесса.
лекция, добавлен 21.09.2017Поле рассеяния исходных случайных величин. Оценка числовых характеристик для исходных случайных величин. Расчёт оценки плотности распределения вероятностей для исходных случайных величин. Расчёт оптимальной линейной регрессии для случайных величин.
курсовая работа, добавлен 16.11.2016Решение задачи численным методом с помощью системы линейных уравнений. Перестановка неизвестных в системе уравнений. Столбцы фундаментальной матрицы. Фундаментальная система решений. Определение ранга матрицы. Приведение матрицы к трапециедальному виду.
контрольная работа, добавлен 02.05.2019Рассмотрение методов исследования устойчивости разностных схем для линейных эволюционных уравнений в частных производных (гиперболического и параболического типов). Численное решение дифференциальных уравнений в частных производных параболического типа.
курс лекций, добавлен 29.11.2020Описание направления развития теории латинских квадратов – частного вида конструкций блочно-схемного типа. Их приложения в планировании экспериментов и создании помехоустойчивых кодов. Л. Эйлер, его мемуары "Исследование магического квадрата нового типа".
статья, добавлен 26.04.2019Уравнение 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- 116. Магические квадраты
История появления магических квадратов, их виды, способы заполнения и области применения. Формула магической суммы для квадрата нечетного порядка, квадрат Альбрехта Дюрера. Способы заполнения магических квадратов при составлении квадрата любого порядка.
презентация, добавлен 16.01.2017 Решение систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса - один из самых распространенных методов решения систем линейных уравнений. Метод простой итерации. Метод Зейделя. Метод последовательной верхней релаксации. Метод Ньютона, метод касательных.
реферат, добавлен 06.03.2023Случайные величины, сконструированные на основе нормального распределения, которые наиболее часто встречаются в математической статистике. Распределение случайных величин в статистических таблицах. Функция распределения двумерной случайной величины.
контрольная работа, добавлен 27.03.2022Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.
контрольная работа, добавлен 09.01.2017Общие понятия об измерениях, их объектах, необходимых приборах и среде в которой они выполняются. Ошибки измерений и оценка точности их результатов. Свойства случайных ошибок измерений, обработка измерений. Вычисление ошибки при косвенных измерениях.
реферат, добавлен 30.10.2015Анализ составления матрицы В, состоящей из свободных членов. Приведение к алгебраическому преобразованию, чтобы главная диагональ была равна единице с помощью метода Гаусса. Особенность создания матрицы M, состоящей из коэффициентов при неизвестных.
отчет по практике, добавлен 03.05.2020Построение 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 19.10.2016Метод координат как один из главных способов определения положения точки и тела с помощью чисел или других символов. Базис пространства - любая упорядоченная тройка некомпланарных векторов. Основные условия существования декартовой системы координат.
контрольная работа, добавлен 24.05.2017Основные понятия теории систем дифференциальных уравнений на примере нормальных систем. Класс нормальных линейных однородных систем данных уравнений. Понятие фундаментальной системы решений. Задача Коша, метод Эйлера и исключения неизвестных функций.
лекция, добавлен 29.09.2014Изучение видов ошибок измерений. Оценка точности функции измеренных величин. Вычисление надежного значения величины, полученного из ряда измерений. Основные свойства случайных ошибок. Установление критериев для оценки точности результатов измерений.
презентация, добавлен 21.04.2015