Уравнение линейной регрессии

Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.

Подобные документы

  • Множественный регрессионный анализ - метод, позволяющий производить оценку с любым количеством объясняющих переменных. Методика расчета критерия значимости уравнения регрессии. Разработка процедуры умножения матриц на языке программирования Pascal.

    статья, добавлен 31.07.2018

  • Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.

    презентация, добавлен 15.12.2014

  • Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Установление зависимость случайной величины от других величин. Получение по выборке уравнения регрессии как важный элемент корреляционного анализа. Парная корреляция. Коэффициент корреляции.

    лекция, добавлен 28.03.2020

  • Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.

    реферат, добавлен 11.12.2017

  • Построение рядов распределения по факторному и результативному признакам. Расчет эмпирической и теоретической линии регрессии. Правильность гипотезы о прямолинейной форме корреляционной связи. Вычисление дисперсии, вариации и коэффициента детерминации.

    курсовая работа, добавлен 09.09.2017

  • Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.

    контрольная работа, добавлен 11.04.2015

  • Применение локальной теоремы Муавра-Лапласа при решении задач. Составление закона распределения случайной величины, определение математического ожидания, дисперсии. Вычисление средней квадратической ошибки выборки. Построение эмпирических линий регрессии.

    задача, добавлен 16.10.2017

  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.

    контрольная работа, добавлен 23.04.2014

  • Принцип определения уравнения прямой. Формула выражения линейной функции: расчет и построение прямых. Нахождение углового коэффициента и приведение уравнения к общему виду. Построение параллельной и перпендикулярной прямых, их угловой коэффициент.

    практическая работа, добавлен 03.11.2008

  • Изучение линейных однородных уравнений с постоянными коэффициентами (случай простых и кратных корней), их фазовая плоскость. Расчет показателей нормальной линейной однородной и линейной неоднородной системы с постоянными коэффициентами в математике.

    курсовая работа, добавлен 04.01.2016

  • Критические значения коэффициента парной корреляции. Планирование многофакторного эксперимента. Проверка однородности дисперсии и равноточности измерения в разных сериях. Показатели уравнения регрессии. Методы рациональной организации исследований.

    курсовая работа, добавлен 24.02.2014

  • Моделирование на основе временных рядов. Формальные критерии аппроксимации и статистические гипотезы. Изучение моделей с переменной структурой. Проверка на значимость коэффициентов регрессии. Руководство по использованию программы Time Series Processing.

    методичка, добавлен 26.05.2012

  • Исследование определения средней величины результирующего вектора системы сил, действующих на плиту крепления с привлечением методов математической теории. Вычисление коэффициентов регрессии. Построение матрицы планирования трехфакторного эксперимента.

    статья, добавлен 19.05.2018

  • Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.

    презентация, добавлен 19.07.2015

  • Анализ линейной непрерывной системы автоматического управления. Передаточные функции элементов. Формулировка критерия Гурвица. Характеристическое уравнение заданной системы. Анализ показателей качества переходных процессов при моделировании на ЭВМ.

    контрольная работа, добавлен 26.01.2016

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 21.10.2017

  • Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.

    контрольная работа, добавлен 29.03.2013

  • Составление сводной таблицы вычислений, выбор лучшей модели, интерпретация рассчитанных характеристик и индекса корреляции. Рассчет прогнозных значений результативного признака, при увеличении прогнозного значения фактора относительно среднего уровня.

    задача, добавлен 06.08.2010

  • Определение и проверка вероятности предельных теорем, а именно теоремы Бернулли и закона больших чисел Чебышева. Определение коэффициентов простой линейной регрессии, полученных в ходе проведенных испытаний, анализ и проверка статистических гипотез.

    курсовая работа, добавлен 06.08.2013

  • Эксперимент по нахождению экстремума методом крутого восхождения. Движение по градиенту – "крутое восхождение". Уточнение максимального значения функции отклика с помощью плана второго порядка. Нахождение интерполяционной функции (уравнения регрессии).

    курсовая работа, добавлен 31.05.2016

  • Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.

    статья, добавлен 25.02.2013

  • Описание построения графиков фактических значений и линии регрессии. Определение коэффициента детерминации, использование математического пакета MathCAD и Excel. Вычисление направления и тесноты связи, расчет линейного коэффициента парной корреляции.

    контрольная работа, добавлен 30.09.2018

  • Выборочный метод и его основные понятия. Эмпирическая функция распределения и ее свойства. Проверка статистических гипотез, область их принятия, элементы теории корреляции и выборочные уравнения регрессии. Характеристика цепей Маркова и матрица перехода.

    реферат, добавлен 25.02.2011

  • Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.

    реферат, добавлен 20.05.2013

  • Особенности методики построения корреляционной таблицы, вычисление с ее помощью параметров уравнения. Определение параболической регрессии по формуле Крамера. Оценка надежности корреляционного отношения, вариация факторного и результативного признака.

    курсовая работа, добавлен 14.04.2015

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.