Модель парной регрессии
Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.
Подобные документы
Сущность регрессионного анализа, его цели и условия применения. Характеристика уравнения регрессии, метода наименьших квадратов, диаграммы рассеяния. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации R-квадрат. Коэффициент множественной корреляции R.
презентация, добавлен 18.12.2012Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.
презентация, добавлен 19.07.2015Исследование определения средней величины результирующего вектора системы сил, действующих на плиту крепления с привлечением методов математической теории. Вычисление коэффициентов регрессии. Построение матрицы планирования трехфакторного эксперимента.
статья, добавлен 19.05.2018Изучение 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 18.10.2014Определение дисперсии, средних квадратичных отклонений, моды и медианы выборки по X и по Y, корреляционного момента. Построение диаграммы рассеивания полигонов, гистограмм частот, эмпирических функций распределения. Линейная и параболическая регрессии.
курсовая работа, добавлен 17.01.2013F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.
презентация, добавлен 23.08.2016Коммерческий 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 26.05.2013- 59. Экстремумы
Классические методы поиска экстремума функции одной переменной. Определение глобального максимума или минимума функции одной переменной. Выпуклые и вогнутые функции. Методы исключения интервалов. Поиск экстремумов функции нескольких переменных.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008 Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.
лекция, добавлен 10.10.2014Дисперсионный 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 25.04.2015Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.11.2011Поле 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 16.11.2016Характеристика понятия и сущности методики оценки параметров распределения, проверки гипотез, изучение системы случайных величин: корреляции, регрессии. Анализ особенностей статистического оценивания. Характеристика выборочного коэффициента корреляции.
курсовая работа, добавлен 21.09.2017Метод 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 11.04.2015Множественный 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.
статья, добавлен 31.07.2018Основы математической модели дисперсионного анализа, его сущность, виды, возможности и применение для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных на одну зависимую количественную переменную (отклик). Оценка результатов и показатели.
курсовая работа, добавлен 08.06.2014Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.
статья, добавлен 27.11.2018Составление математической модели транспортной задачи. Линейная функция и вид системы ограничений. Решение оптимального и опорного плана транспортной задачи, методы их составления. Построение цикла и определение величины перераспределения груза.
презентация, добавлен 26.01.2013Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Установление зависимость случайной величины от других величин. Получение по выборке уравнения регрессии как важный элемент корреляционного анализа. Парная корреляция. Коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 28.03.2020Этапы проведения корреляционного и регрессионного анализа с целью выявления зависимости объема работ от числа рабочих. Анализ и понятие полного факторного эксперимента, его преимущества. Особенности проведения эксперимента, получение уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.05.2012Характеристическая функция суммы независимых случайных величин. Центральная предельная теорема. Закон больших чисел в форме Бернулли. Основные задачи математической статистики. Группировка данных по интервалам, определение частот элементов выборки.
лекция, добавлен 28.09.2017Статистическое наблюдение, формы, способы наблюдения и ошибки. Определение числа групп и величины интервала статистической группировки. Понятие, формы выражения и виды статистических показателей. Средние величины, показатели вариации, формы распределения.
учебное пособие, добавлен 13.09.2017Ошибки 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 29.03.2018