Полиномиальная аппроксимация

Определение полиномиальной аппроксимации для линейной, гиперболической и параболической регрессий. Применение функции невязки для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квадратов. Компьютерная реализация полиномиальной аппроксимации.

Подобные документы

  • Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2013

  • Расчет уравнения парной линейной регрессии зависимости прибыли от производительности труда. Особенность вычисления обобщающего коэффициента эластичности. Калькуляция средней ошибки аппроксимации. Характеристика показателей корреляции и детерминации.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2015

  • Анализ использования линейной, логарифмической, полиномиальной, экспоненциальной и степенной функций для прогнозирования текущих расходов. Особенность среднеквадратического отклонения тренда. Расчет коэффициента устойчивости уровня ряда динамики.

    статья, добавлен 08.11.2016

  • Характеристика зависимостей между среднедневной заработной платой и расходами на покупку продовольственных товаров. Расчет параметров линейной регрессии. Оценка модели через ошибку аппроксимации. Определение индекса корреляции по данным регионов.

    контрольная работа, добавлен 17.04.2011

  • Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.

    курсовая работа, добавлен 17.04.2010

  • Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 24.12.2011

  • Построение классической линейной регрессионной модели. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации, средней относительной ошибки аппроксимации. Условия Гаусса-Маркова. Распределение случайного члена.

    контрольная работа, добавлен 10.01.2013

  • Общие понятия эконометрических моделей и задачи экономического анализа, решаемые на их основе. Применение регрессионного анализа в экономике. Определение параметров модели парной линейной регрессии. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.

    курс лекций, добавлен 14.10.2017

  • Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Парная 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 27.06.2012

  • Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.

    практическая работа, добавлен 21.05.2017

  • Вычисление 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 21.12.2013

  • Разработка численно-аналитических схем решения линейных задач оптимального управления со смешанными ограничениями. Исследование способов повышения эффективности численных приближенных решений. Анализ сходимости дискретной аппроксимации исходной задачи.

    автореферат, добавлен 31.07.2018

  • Нахождение 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 24.11.2014

  • Экономическая 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 30.11.2013

  • Способы оценки качества каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Анализ параметров линейного, степенного, гиперболического трендов, описывающих динамику доли малых предприятий. Этапы расчета параметров линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 03.05.2014

  • Аппроксимация, интерполяция и экстраполяция как наиболее распространенные методы поиска функциональных зависимостей. Методы и подходы к интерполяции данных. Метод наименьших квадратов как математический метод, применяемый для решения различных задач.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2016

  • Повышение точности аппроксимации экспериментальных данных при обучении нечеткой нейронной сети. Анализ методов решения задачи выделения значений лингвистической переменной (задача нечеткого гранулирования информации). Алгоритм нечеткой кластеризации.

    автореферат, добавлен 28.03.2018

  • Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Сущность метода наименьших затрат. Особенности применения методов линейного программирования для решения экстремальных задач в экономике. Решение транспортной задачи методом наименьших затрат.

    курсовая работа, добавлен 22.06.2012

  • Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.

    учебное пособие, добавлен 06.10.2012

  • Анализ зависимости объема потребления домохозяйства от располагаемого дохода. Построение регрессионной модели. Оценка качества уравнения регрессии. Расчет коэффициента эластичности, ошибок аппроксимации и регрессии, значения коэффициента детерминации.

    контрольная работа, добавлен 07.03.2016

  • Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.

    контрольная работа, добавлен 15.12.2012

  • Расчет параметров уравнения линейной регрессии, отображающего уменьшение заработной платы и выплат социального характера при увеличении прожиточного минимума. Вычисление показателей корреляции и детерминации. Определение средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 31.07.2013

  • Математическая постановка задачи регрессии. Определение зависимости величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления от другого переменного свойства или параметра. Анализ классов нелинейных регрессий.

    контрольная работа, добавлен 22.06.2015

  • 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 16.04.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.