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
Методологические основы применения регрессионного анализа в эконометрике. Интервальная оценка функции регрессии и параметров модели. Особенности использования коэффициента детерминации. Определение дисперсии и проверка достоверности по критерию Фишера.
курсовая работа, добавлен 17.09.2014Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.
контрольная работа, добавлен 04.02.2014Рассмотрение особенностей методологии выбора факторов при построении эконометрической модели. Изучение процесса расчета коэффициентов многофакторных эконометрических моделей при помощи метода наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности.
презентация, добавлен 04.04.2023Разработка эконометрической модели в пакете Econometric Views. Расчет модели множественной регессии для всей совокупности независимых факторов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности и детерминации. Анализ характера остатков.
курсовая работа, добавлен 04.12.2013Расчет среднего отклонения и доверительного интервала для генерального среднего выручки. Нахождение методом наименьших квадратов уравнения прямой линии регрессии, построение графика корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей.
контрольная работа, добавлен 26.02.2010Создание информационно-аналитических систем (ИАС). Простые формы корреляционно-регрессионного анализа. Процедуры обработки множественных характеристик. Определение перспектив использования регрессионного анализа в сочетании с другими методами статистики.
статья, добавлен 22.08.2020Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.
задача, добавлен 27.09.2016Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Пример построения однофакторных и многофакторных моделей. Анализ значимости коэффициентов регрессии с использованием критериев Стьюдента и модели с применением критерия Фишера. Расчет ошибки аппроксимации и прогнозы социально-экономических показателей.
курсовая работа, добавлен 16.11.2009Описание метода построения математической модели обобщенного синхронного генератора с независимыми фазами. Расчет коэффициентов уравнений регрессии методом экстремально-корреляционного смещения коэффициентов. Проверка модели на физическую адекватность.
статья, добавлен 18.12.2017Эконометрический метод, понятие эконометрических уравнений, их применение. Система независимых уравнений, пример модели авторегрессии. Проблема идентифицируемости, система линейных одновременных эконометрических уравнений, методы наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.
статья, добавлен 28.07.2020Основные понятия теории идентификации, ее задачи. Математические модели и линейные преобразования в пространстве состояний. Аппроксимация нелинейной системы ортогональными полиномами. Определение передаточной функции по частотным характеристикам объекта.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Обзор статистической зависимости с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа. Изучение линейной и нелинейной регрессии. Прогнозирование временных рядов при построении эконометрической модели данных. Функции сложного процента денег.
курсовая работа, добавлен 07.09.2013Построение и анализ линейной множественной регрессии. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Интерпретация коэффициентов регрессии. Проверка на наличие автокорреляции и гетероскедастичность.
контрольная работа, добавлен 02.08.2013Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Построение уравнения тренда методами регрессионного анализа. Определение величины остаточной дисперсии и коэффициентов корреляции. Построение уравнения регрессии разными способами, сравнительная характеристика полученных оценок и построенных графиков.
курсовая работа, добавлен 10.03.2016Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.
контрольная работа, добавлен 05.02.2016Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.04.2015Исследование методов корреляционного и регрессионного анализов. Характеристика множественного и частного коэффициентов корреляции. Обоснование применения регрессионного моделирования. Обзор применения алгоритмов для интерпретации уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.08.2013Линейное уравнение множественной регрессии. Расчет частных коэффициентов эластичности. Определение парных и частных коэффициентов корреляции. Особенности системы эконометрических уравнений. Расчет параметров линейного, степенного, параболического трендов.
контрольная работа, добавлен 11.11.2015Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Регрессионное уравнение, эмпирический анализ данных. Выбор коэффициентов регрессионной прямой. Интегральная мера близости. Система нормальных уравнений. Интерпретация уравнения регрессии, среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.
презентация, добавлен 12.07.2015Изучение величины, выражающей зависимость среднего значения случайной величины от значений случайной величины. Проведение исследования сущности и цели регрессионного анализа. Определение коэффициентов линейного уравнения множественной регрессии.
презентация, добавлен 07.10.2020