Аппроксимация экспериментальных данных полиномиальным уравнением
Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.
Подобные документы
Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Кибернетический подход к организации экспериментальных исследований сложных объектов и процессов. Определение сущности регрессионного анализа и управления модельным экспериментом. Использование факторного эксперимента и метода крутого восхождения.
презентация, добавлен 06.04.2018Определение коэффициентов статистической характеристики объекта управления методом планирования эксперимента. Исследование алгоритма расчета неизвестных показателей уравнения регрессии. Анализ составления матрицы численных значений базисных функций.
контрольная работа, добавлен 09.03.2017Оценка 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 12.07.2015Измерение тесноты связи показателей с помощью коэффициента корреляции с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, аналитики. Статистическая функция КОРРЕЛ для вычисления парных коэффициентов корреляции. Алгоритм разработки имитационной модели.
статья, добавлен 28.03.2020Знакомство со способами построения экспериментальных точек в декартовой системе координат. Общая характеристика ключевых этапов и проблем расчета коэффициентов парной корреляции. Рассмотрение основных особенностей линейной, а также нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 02.11.2020Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 21.12.2013Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.
контрольная работа, добавлен 10.11.2012Анализ собственно-корреляционных параметрических методов изучения связи, оценка существенности корреляции. Понятие регрессионного анализа и оценка параметров уравнений регрессии. Вычисление значений линейного и множественного коэффициентов корреляции.
контрольная работа, добавлен 14.10.2009Экономическая 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 30.11.2013Основы формирования вероятностно-статистических моделей объектов эксплуатации. Определение соответствия экспериментальных данных выбранной модели. Аспекты построения линий регрессии, отражающих зависимости величины взлетной массы и тяги двигателей.
курсовая работа, добавлен 11.05.2014Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Принципы использования алгоритмов вычисления оценок для решения задач распознавания. Свойства произвольной функции по методу наименьших квадратов для разных видов уравнений множественной регрессии. Косвенный МНК и его значение для линейной функции.
контрольная работа, добавлен 06.02.2014Определение значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка значимости полученных коэффициентов. Построение модели на адекватность. Приведение уравнения к натуральному виду. Характеристика уравнений регрессии II порядка, среднее квадратическое.
курсовая работа, добавлен 04.01.2018- 66. Математическое моделирование стоимости квартир на первичном рынке недвижимости города Волгограда
Суть первичного рынка жилой недвижимости Волгограда. Анализ методик, влияющих на создание стоимости квартир на основе линейных и нелинейных моделей множественной регрессии, полученных методом наименьших квадратов и с использованием квантильной регрессии.
статья, добавлен 03.12.2018 Построение поля корелляции модели динамики роста объема продаж. Оценка значимости коэффициентов регрессии, корелляции, детерминации и эластичности. Определение средней относительной ошибки аппроксимации. Построение графика функции в MS Exel и его анализ.
контрольная работа, добавлен 09.08.2010Эконометрика как наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике. Методика расчета стандартных ошибок коэффициентов парной линейной регрессии. Эконометрический анализ при нарушении предпосылок метода наименьших квадратов.
учебное пособие, добавлен 04.06.2015Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.
презентация, добавлен 09.11.2013Уравнение 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 16.07.2019Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.
статья, добавлен 04.02.2014Порядок построения диаграммы рассеивания. Расчет таблицы однофакторного дисперсионного анализа. Определение критического значения распределения Фишера. Вычисление несмещенной оценки остаточной дисперсии и стандартных ошибок коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 25.02.2015Линейные и нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Анализ системы эконометрических уравнений. Характеристика структурной и приведенной форм. Суть автокорреляции уровней временного ряда.
лекция, добавлен 10.06.2014- 74. Анализ данных
Особенности дисперсионного, регрессионного, корреляционного, кластерного, факторного анализа данных, понятие временных рядов. Использование коэффициента корреляции в зависимости от типа переменных. Сущность, применение критерия Аббе, коэффициента Пирсона.
презентация, добавлен 11.04.2016 Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.
контрольная работа, добавлен 12.12.2015