Непрямий метод найменших квадратів оцінки параметрів системи двох регресій
Загальний вигляд системи одночасних рівнянь в матричній формі. Оцінювання систем одночасних рівнянь за непрямим методом найменших квадратів. Оцінка статистичної якості рівняння регресії, коефіцієнту детермінації. Адекватність економетрічної моделі.
Подобные документы
Розгляд моделі лінійної регресії з вільним членом. Отримання необхідних та достатніх умов співпадання оцінки метода найменших квадратів та оцінки ортогональної регресії невідомих параметрів. Доказ теореми для вимірювань незалежних змінних з похибкою.
статья, добавлен 14.09.2016Побудова параметричної та рекурсивної модифікації методу Гаусса-Ньютона. Розробка нового підходу до розв’язування систем нелінійних рівнянь та нерівностей, який базується на зведенні вихідної задачі до задачі найменших квадратів. Оцінка похибки процесів.
автореферат, добавлен 27.04.2014Оцінка значення аналізу залишкових похибок з точки зору фішерівської теорії оцінок, що дає змогу окреслити зони сингулярності вагової функції під час застосування методу найменших квадратів. Отримання ефективних оцінок за методом найменших квадратів.
статья, добавлен 24.02.2016Знаходження функції на основі експериментальних даних за методом найменших квадратів для параболічної залежності. Пошук екстремуму функції за умови, що аргументи задовольняють умові зв’язку. Функція Лагранжа. Нормальна система методу найменших квадратів.
контрольная работа, добавлен 12.11.2017Побудова багатофакторної економетричної моделі в залежності від доходу фірми. Розрахунок системи нормальних рівнянь і визначення оцінок параметрів моделі двома способами. Зміст оцінок параметрів. Перевірка адекватності моделі і розрахунок детермінації.
контрольная работа, добавлен 08.06.2012Розробка обчислювальної схеми для визначення невідомих параметрів матричного рівняння регресії. Аналіз похибок заокруглення. Застосування методу найменших квадратів. Використання перетворення Фур'є в алгоритмі розрізування лінійних систем з матрицями.
статья, добавлен 29.11.2016Метод найменших квадратів для визначення коефіцієнтів регресійної залежності. Система алгебраїчних рівнянь при визначенні коефіцієнтів регресійної залежності методом найменших квадратів. Приклад регресійного аналізу. Коефіцієнт регресійної залежності.
практическая работа, добавлен 19.05.2010Методи наближення функцій. Метод найменших квадратів як ефективний спосіб розв'язання задачі апроксимації функцій, його суть та основні формули. Лініалізація, розв’язання та побудова графіків функцій. Області застосування методу найменших квадратів.
курсовая работа, добавлен 17.12.2016Способи вирівнювання за принципом найменших квадратів в геодезичних мережах. Рівняння поправок до виміряних величин. Параметричне рівняння поправок для дирекційного кута сторони геодезичної мережі. Параметричне рівняння поправок для заданого напрямку.
презентация, добавлен 21.03.2014Оцінка параметрів регресійної моделі. Аналіз якості та статистичної значущості моделі за допомогою методу найменших квадратів. Особливості оцінки стандартизованих регресійних коефіцієнтів та значущості усієї моделі в цілому за допомогою F-тесту.
лабораторная работа, добавлен 15.10.2016Порівняння асимптотичних коваріаційних матриць статистичних оцінок параметрів регресії: оцінки, отриманої методом виправлення оціночної функції зважених найменших квадратів. Вивчення та аналіз параметрів моделі у функціональній та структурній моделях.
автореферат, добавлен 14.08.2015Вивчення методики побудови аналітичних моделей динаміки найпростішої одновимірної системи шляхом її ідентифікації за методом найменших квадратів. Придбання навичок вибору виду та параметрів моделі динаміки об'єкта, експериментальна оцінка точності моделі.
лабораторная работа, добавлен 23.04.2017Основні поняття і визначення диференціальних рівнянь вищих порядків. Метод виключення (зведення нормальної системи до прикладу n-го порядку). Лінійні системи диференціальних рівнянь. Системи у симетричній формі. Однорідне і неоднорідне рівняння.
учебное пособие, добавлен 16.10.2014Вивчення асимптотичної поведінки модифікацій Simex-оцінки для лінійної структурної моделі з похибками у змінних відомої так і невідомої дисперсії. Асимптотична коваріаційна матриця. Головні особливості побудови "виправленої" оцінки найменших квадратів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Вплив дискретних диференціальних характеристик на точність наближення дискретного методу найменших квадратів і розробка алгоритму апроксимації на цій основі. Програмне забезпечення і головні етапи впровадження методу у практику обробки емпіричних даних.
автореферат, добавлен 28.07.2014Дослідження проблеми знаходження конструктивних умов існування та побудові розв'язків нелінійних нетерових крайових задач для систем диференціальних рівнянь. Способи побудови модифікованих ітераційних процедур з використанням техніки найменших квадратів.
автореферат, добавлен 20.07.2015Загальна характеристика методів рішення систем лінійних рівнянь. Метод релаксації у його найпростішій формі. Використання метода релаксації змінних в системах лінійних рівнянь. Підставлення знайдених значень кореню у вихідні рівняння для контролю.
контрольная работа, добавлен 17.01.2016Приклад розв’язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь з невідомими на прикладі виключення та заміни невідомого, однорідних та симетричних систем рівнянь, виключення спільного виразу, системи рівнянь з модулями та екстремуму функції кількох змінних.
лекция, добавлен 25.01.2014Асимптотичний метод інтегрування системи з малим параметром при частині похідних з точкою звороту. Властивості розв'язків сингулярно збуреного матричного диференціального рівняння. Системи диференціальних рівнянь з лінійним відхиленням аргументу.
автореферат, добавлен 19.07.2015Дослідження існування та єдиності зваженого нормального псевдорозв’язку. Розробка алгоритмів розв’язування задачі зважених найменших квадратів з наближеними вихідними даними. Апробація отриманих результатів при математичному моделюванні фізичних процесів.
автореферат, добавлен 20.07.2015Розв’язування систем лінійних рівнянь з довільним числом невідомих. Методи розв'язування систем лінійних рівнянь: точні й ітераційні. Система двох рівнянь з двома невідомими. Розв’язання систем лінійних рівнянь методом Гауса, Крамера, матричним методом.
курсовая работа, добавлен 23.04.2011Гауссівські та негауссівські граничні розподіли перенормованих оцінок найменших квадратів коефіцієнтів регресії випадкових процесів із сильною залежністю у випадку дискретного часу. Метод оцiнювання коефiцiєнта регресiї стацiонарних випадкових процесiв.
автореферат, добавлен 21.11.2013Пошук асимптотичних розв'язків лінійної сингулярно збуреної системи диференціальних рівнянь у випадку кратних коренів характеристичного рівняння за допомогою методу збуреного характеристичного рівняння. Побудова формальних розв’язків системи рівнянь.
статья, добавлен 04.02.2017Алгоритми розв’язування систем лінійних рівнянь з невідомими та параметрами. Використання квадратних рівнянь з параметрами при розв’язуванні фізичних задач. Алгебраїчні, ірраціональні, показникові, логарифмічні та тригонометричні рівняння з параметрами.
учебное пособие, добавлен 17.02.2022Застосування методу Ньютона для системи двох нелінійних рівнянь. Чисельне розв’язування інтегральних рівнянь: розв’язування рівнянь Фредгольма методом кінцевих сум. Інтерполяційні формули Гаусса, Стірлінга, Бесселя. Квадратурні формули Чебишева та Гаусса.
контрольная работа, добавлен 15.01.2020