Расчет параметров квадратичной регрессионной модели методом наименьших квадратов
Характеристика метода наименьших квадратов как самого известного метода параметрической идентификации. Основные этапы схемы применения МНК. Математическая постановка задачи и алгоритм ее решения. Проверка коэффициента модели на значимость и адекватность.
Подобные документы
Пример решения задачи "Аппроксимация квадратичной функции методом наименьших квадратов" с использованием возможностей офисных приложений MS Word и MS Excel. Особенности разработки текста программы в интегрированной среде программирования Turbo Pascal 7.0.
курсовая работа, добавлен 07.08.2013Характеристика особенностей метода автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с основными функциями программного инструментария – интеллектуальной системы "Эйдос". Определение сущности взвешенного метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 20.05.2017Определение модели системы в виде уравнения регрессии аналитически и в Excel. Расчет коэффициента детерминации. Возможность использования модели для прогноза, проверка ее адекватности по критерию Фишера. Построение линии регрессии методом Асковица.
контрольная работа, добавлен 27.10.2017Роль алгоритмов в жизни современного человека. Описание содержания метода наименьших квадратов. Оценка временной сложности некоторых алгоритмов сортировки с помощью метода наименьших квадратов. Анализ временной сложности пузырьковой сортировки.
статья, добавлен 14.12.2020Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Метод наименьших квадратов при решении задач математической статистики, его достоинства и недостатки. Алгоритм расчёта начальной скорости счёта и периода полураспада. Описание пользовательского интерфейса и результатов. Листинг программного кода.
контрольная работа, добавлен 21.05.2014Представление исходных данных (табличное). Описание метода выбора аппроксимирующей функции, метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений, метода Зейделя. Ручной счёт и схемы алгоритмов. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 07.05.2018Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов средствами программы Excel. Получение числовых характеристик линейной, квадратичной и экспоненциальной зависимостей. Нахождение искомой зависимости графически и средствами Mathcad.
курсовая работа, добавлен 26.07.2015Анализ блок-схемы первичной обработки сигнала. Способы разрешения общей линейной проблемы наименьших квадратов. Алгоритм получения вещественнозначного смешанного кодово-фазового решения из матричного уравнения, составленного по методике Хаусхолдера.
курсовая работа, добавлен 11.02.2015- 10. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016 Информационные технологии для решения прикладных задач на примере построения аппроксимации функции методом наименьших квадратов. Теория корреляции и линеаризация экспоненциальной зависимости. Построение графиков в Excel и использование функции ЛИНЕЙН.
курсовая работа, добавлен 24.02.2011Критерий аппроксимации. Система нормальных уравнений, расчет их параметров методом Зейделя. Расчет максимального по модулю отклонения аппроксимирующей функции. Схемы алгоритмов и их описание. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 11.09.2017Разработка проекта программы для решения системы уравнений методом Гаусса. Определение коэффициентов линейной и параболической зависимости с помощью формул метода наименьших квадратов. Составление алгоритма и блок-схемы для написания данной программы.
курсовая работа, добавлен 25.06.2012Исследование и анализ математической модели и методики численных расчетов количества информации в наблюдениях. Ознакомление с экранной формой задания параметров режима системы "Эйдос". Рассмотрение баз данных для визуализации когнитивных функций.
статья, добавлен 20.05.2017Описание критерия аппроксимации и способа его минимизации. Анализ метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений. Исследование порядка определения норм аппроксимирующей функции по методике Гаусса. Результаты расчетов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Понятие, области применения и особенности транспортной задачи. Математическая постановка и алгоритм решения транспортной задачи связанной с перевозкой срочных грузов, с помощью метода опорного решения, метода северо-западного угла и по критерию времени.
реферат, добавлен 30.01.2015Построение и использование линии тренда для решения технических задач. Этапы решения задач, выбор класса функций тренда, расчёт формальных критериев аппроксимации, использование метода наименьших квадратов и его модификации для линейных моделей.
лабораторная работа, добавлен 18.06.2009Получение линейной, квадратичной, аппроксимирующей функций для заданной функции y(x) методом наименьших квадратов для степенного базиса. Решение уравнения F2(x). Вычисление интеграла методами Симпсона, трапеций и средних прямоугольников. Примеры программ.
курсовая работа, добавлен 17.03.2014Исследование методики и основные этапы организации обработки результатов компьютерного эксперимента, построения аналитических зависимостей, использования метода наименьших квадратов и реализации расчетов средствами основного табличного процессора Excel.
лабораторная работа, добавлен 19.07.2012Развитие и закрепление навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel, применение их для решения математических задач с помощью современной электронной вычислительной техники. Разработка алгоритма аппроксимации функции в графической форме.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Решение задачи многомерной оптимизации различными методами, нахождение оптимального значения постоянной времени и времени запаздывания для указанной кривой разгона. Особенности параметрической идентификации математической модели объекта управления.
контрольная работа, добавлен 25.04.2022Практическое освоение типовых вычислительных методов прикладной математики. Определение аппроксимирующей функции. Разработка алгоритмов и программ на языке высокого уровня. Основные принципы модульного программирования и техника использования подпрограмм.
курсовая работа, добавлен 11.11.2013Нахождение функции F(x) определенного вида для таблично заданной функции f(x) средствами MATLAB. Определение формулы, задающей данную зависимость аналитически. Анализ использования метода наименьших квадратов и интерполирования функций для решения задач.
курсовая работа, добавлен 11.01.2017Методы структурной и параметрической идентификации модели регрессии однородного распределения яркости изображения объекта нерегулярного вида. Сегментация за счет адаптации модели регрессии к вариациям фотометрических параметров изображений объектов.
статья, добавлен 29.06.2016Решение по методу наименьших квадратов. Производные целевой функции по весам нейронов выходного слоя. Нахождение минимума методом наискорейшего спуска. Случайные весовые коэффициенты. Сеть прямого распространения со случайными весовыми коэффициентами.
реферат, добавлен 17.07.2013