Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных методом наименьших квадратов посредством программных средств MatLAB
Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
Подобные документы
Развитие способности понимать идеи размещения, сочетания, симметрии, классификации и обобщения посредством построения магических квадратов. Содержание "Теории магических матриц" Чебракова. Сущность метода террас. Организация планирования экспериментов.
презентация, добавлен 15.02.2012Сущность 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 18.12.2012Методы получения адекватных моделей для решения управленческих задач. Свойства почв и метеоусловий северной и центральной зон Краснодарского края. Оценка урожайности по методу наименьших квадратов. Моделирование с помощью кусочно-линейной регрессии.
статья, добавлен 26.04.2017Сущность и характерные особенности функции нескольких переменных, порядок расчета и анализа ее дифференциала. Определение частных производных. Применение дифференциала к приближенным вычислениям. Метод множителей Лагранжа и наименьших квадратов.
методичка, добавлен 19.09.2017- 55. Аппроксимация экспериментальных распределений случайных чисел стандартными статистическими законами
Метод моментов аппроксимации экспериментальных распределений стандартными статистическими законами. Схема эмпирической и гипотетической функции распределения. Метод моментов для экспоненциального закона. Функция плотности экспоненциального закона.
лекция, добавлен 23.09.2017 Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 22.05.2010Решение экстремальных задач в математической статистике. Методы наименьших квадратов, главных компонент. Выборочные оценки параметров зависимости нечисловых данных. Рассмотрение теорем, касающихся асимптотики решений экстремальных статистических задач.
статья, добавлен 19.12.2017Определение наилучшей функции по методике наименьших квадратов. Порядок вычисления интерполяционного полинома Лагранжа, который проходит через все заданные точки. Принципы и особенности представления приближенной функции многочленом второй степени.
контрольная работа, добавлен 15.05.2014Визуализация 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 23.04.2015Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Последовательность и вид многочленов на конечной степени точек в частных случаях. Сила нормированности. Определение коэффициентов Фурье. Применение метода наименьших квадратов. Ортогональные многочлены системы. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
контрольная работа, добавлен 20.05.2013Характеристика основных элементарных функций. Изучение арифметических свойств пределов. Суть формулы непрерывных процентов. Анализ точек разрыва и их классификации. Особенность неопределенного интеграла и его свойств. Оценка метода наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 22.04.2015Основы статистического метода исследования. Детерминированная теория ошибок и дисперсии искомых оценок. Применение принципа наименьших квадратов в экспериментальной науке. Выведение погрешности наблюдений из распределения среднего арифметического.
статья, добавлен 22.02.2019Анализ работ А.Н. Колмогорова по аксиоматическому подходу к теории вероятностей и средних величин. Исследование свойств медианы как оценки центра распределения. Характеристика эффекты "вздувания" коэффициента корреляции и метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 14.05.2017Исследование методов анализа эмпирических данных на основе расчета частот, построения гистограмм и графиков распределения. Анализ методов проверки распределения эмпирических данных на нормальность. Исследование методов анализа таблиц сопряженности.
контрольная работа, добавлен 02.03.2018Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.
презентация, добавлен 15.12.2014Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.
курс лекций, добавлен 03.07.2013Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Требования к применению формальных результатов в частотной интерпретации теории вероятностей. Определение теоретических величин, используемых в теореме на основе экспериментальных данных, и верификацию независимости данных. Трактование теоремы Бернулли.
статья, добавлен 20.07.2021Подготовка данных к дисперсионному анализу: уравновешивание комплексов. Проверка нормальности распределения результативного признака. Преобразование эмпирических данных с целью упрощения расчетов. Графическое представление метода для несвязанных выборок.
курсовая работа, добавлен 19.03.2017Открытие К.Ф. Гауссом основного закона погрешностей, с которым связан способ наименьших квадратов. Разнообразие методов обработки результатов эксперимента. Эффективное использование избыточной информации. Противоречивость системы линейных уравнений.
доклад, добавлен 10.09.2015Исследуются определения понятий "выборка" и "гипотеза". Рассматриваются основы отбора экспериментальных групп, выдвижение гипотезы, использование критерия хи-квадрат для обработки и представления экспериментальных данных и формулирования выводов.
статья, добавлен 11.07.2018Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания. Основные понятия выборочного метода математической статистики. Формулировка эмпирической функции распределения по вариационному ряду. Главные способы построения гистограммы.
контрольная работа, добавлен 10.04.2014Формальные определения корневой, прямой и непрямой причин посредством математического аппарата причинных байесовых сетей (БС). Этапы задачи обучения БС на основе статистических данных. Разработка алгоритма структурного обучения причинной байесовой сети.
статья, добавлен 27.05.2018Составление 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 29.03.2013