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
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 16.04.2016Краткая история возникновения методов анализа неопределенностей. Методология построения финансово-экономического прогноза вероятностей разорения и оптимизации ресурсов нефтяной компании. Определение свойств аппроксимации детерминистических моделей.
диссертация, добавлен 28.12.2016Построение 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 09.08.2010Типы тригонометрических полиномов в пакете и числовые характеристики данных и полинома. Особенности тригонометрической аппроксимации: алгоритм, обработка данных, модификация алгоритма гармонического анализа. Тяговое сопротивление плуга и крутящий момент.
научная работа, добавлен 29.06.2012Сущность регрессионного анализа. Методы определения вида регрессионных уравнений и их параметров, наименьших квадратов. График изменения видового числа древостоя ели в зависимости от средней высоты. Регрессия длины корней на длину стволиков всходов сосны.
контрольная работа, добавлен 29.03.2018- 56. Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Характеристика возможностей обработки статистических данных биржевых ставок методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Определение значения и функции корреляцонно-регрессионного анализа.
реферат, добавлен 05.11.2012 Уравнения линейной, гиперболической, степенной и показательной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов регрессий с помощью критерия Стьюдента и доверительных интервалов.
контрольная работа, добавлен 24.12.2010Оценка 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 12.07.2015Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учётом сезонного фактора. Оценка точности построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Правила анализа стохастических линий и индекса относительной силы.
контрольная работа, добавлен 13.10.2013Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Оценка 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 05.02.2016Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.
реферат, добавлен 26.06.2018Построение поля корреляции. Определение зависимости между индексом промышленного производства и розничной цены на пищевые товары. Необходимость использования фиктивных переменных. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Уравнение линейного тренда.
контрольная работа, добавлен 25.03.2014Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Построение поля корреляции и гипотеза о форме связи. Уравнение линейной регрессии и экономическая интерпретация. Параметры уравнений степенной и гиперболической регрессий. Расчет индекса корреляции и детерминации. Модель регрессии и F-критерий Фишера.
контрольная работа, добавлен 18.02.2016Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
лабораторная работа, добавлен 16.12.2013Анализ задачи, построение концептуальной модели, ее формализация. Определение процедур аппроксимации, алгоритмизация и машинная реализация моделирования. Разработка модели, имитирующей биологические процессы в рамках экосистемы, интерпретация результатов.
курсовая работа, добавлен 23.04.2014Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Применение теста ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости. Расчет средней ошибки аппроксимации. Выявление на уровне значимости 0,05 наличия автокорреляции возмущений с использованием критерия Дарбина-Уотсона.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018Решение непараметрической задачи восстановления зависимости, которая описывается суммой линейного тренда и периодической функции с известным периодом. Асимптотические распределения параметров и трендовой составляющей, построение интервального прогноза.
статья, добавлен 29.04.2017Нелинейные соотношения между экономическими явлениями, их выражение с помощью нелинейных функций. Характеристика двух классов нелинейных регрессий. Сравнительный анализ моделей, построенных по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.
лекция, добавлен 25.04.2015Построение и анализ макроэкономической производственной функции. Оценка параметров мультипликативной производственной функции методом наименьших квадратов. Масштаб и эффективность производства. Эластичность выпуска по капиталу ОПФ и трудовым ресурсам.
контрольная работа, добавлен 04.05.2014Построение однофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость двух переменных. Влияние безработицы на уровень зарплаты в стране. Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной регрессий.
лабораторная работа, добавлен 28.06.2017Прогнозирование 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 05.09.2013