Множественная корреляция
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.
Подобные документы
Поиск выборочных ковариации и коэффициента корреляции. Доверительный интервал для математического ожидания величины. Оценка параметров модели методом наименьших квадратов. Тестирование близости эмпирического распределения остатков моделей к нормальному.
контрольная работа, добавлен 10.11.2017Цель и задачи корреляционного анализа. Коэффициент корреляции и корреляционное отношение. Множественная корреляция. Корреляционные модели. Корреляционные уравнения в лесном хозяйстве. Корреляционные уравнения как разновидность стохастических моделей.
реферат, добавлен 29.03.2018Основные закономерности теории вероятностей. Элементы комбинаторики. Система случайных величин. Вероятностный смысл плотности распределения. Законы больших чисел. Линейная регрессия. Статистическая проверка гипотез. Понятие о множественной корреляции.
учебное пособие, добавлен 08.12.2013Выборочный 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 25.02.2011Метод наименьших квадратов: сущность и основное содержание, особенности использования в решении задачи нахождения одной результирующей прямой и анализе экспериментальных результатов на принадлежность нескольким прямым. Оценка эффективности метода.
доклад, добавлен 07.08.2013Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.
статья, добавлен 27.11.2018Характеристика основных последствий некорректной спецификации модели. Методика определения изменения оценки коэффициента регрессионной зависимости, в которой отброшена переменная. Исследование взаимосвязи выборочной дисперсии и величины корреляции.
презентация, добавлен 19.01.2015Построение поля корреляции, уравнения линейной и степенной парной регрессии. Расчет значения спроса, его квадратичного отклонения и коэффициентов автокорреляции. Выполнение сглаживания временного ряда методом скользящих средних с интервалом сглаживания.
контрольная работа, добавлен 30.12.2010Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.
лабораторная работа, добавлен 11.11.2017Описание жадного алгоритма, его линейная временная сложность. Теорема Радо–Эдмонса, комбинаторный объект матроида и матроиды трансверсалей. Теорема Дж. Эдмондса и Д. Фалкерсона. Жадный алгоритм для матроида трансверсалей. Классическая теорема Ф. Холла.
презентация, добавлен 26.09.2017Построение поля корреляции и формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений линейной регрессии. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности. Средняя ошибка аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 29.04.2015Цели, факторы, интервалы регрессии. Начальное формирование и оптимизация уравнений. Практическое построение регрессионных моделей. Примеры построения моделей двумерной и четырехмерной функционально-факторной нелинейной регрессии программой "Тренды ФСП-1".
статья, добавлен 03.11.2015Сущность теоремы как математической формулы, выражающей поток векторного поля через замкнутую поверхность интегралом от дивергенции этого поля по объёму, ограниченному этой поверхностью. Последовательность доказательства теоремы Гаусса-Остроградского.
презентация, добавлен 17.09.2013Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".
презентация, добавлен 18.12.2012Понятие состоятельной, несмещенной, эффективной оценки параметра в математической статистике. Корреляция как статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин, ее математическая мера и виды. Корреляционный анализ как метод обработки данных.
контрольная работа, добавлен 14.01.2010Особенности метода математической индукции, его широкое применение при доказательстве теорем, тождеств, неравенств, к суммированию рядов, геометрическим задачам и задачам на делимость натуральных чисел. Примеры применения метода математической индукции.
реферат, добавлен 15.12.2011Случайная величина. Генеральная совокупность и выборка. Результат измерения. Доверительный интервал. Погрешности косвенных измерений. Алгоритм обработки данных косвенных измерений выборочным методом. Задача регрессии и метод наименьших квадратов.
методичка, добавлен 24.05.2012Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.
статья, добавлен 04.02.2017Методы получения адекватных моделей для решения управленческих задач. Свойства почв и метеоусловий северной и центральной зон Краснодарского края. Оценка урожайности по методу наименьших квадратов. Моделирование с помощью кусочно-линейной регрессии.
статья, добавлен 26.04.2017Архимед и его формула для объёма шара. Теорема Ферма – Эйлера о представлении простых чисел в виде суммы двух квадратов. Философ и математик Лагранж и его теорема о четырех квадратах. Математическая деятельность Гаусса – открытие о семнадцатиугольнике.
книга, добавлен 13.01.2014Ряды наблюдений и их характеристики. Эмпирические распределения случайной величины. Случайные ошибки измерения и производные. Алгебра линейной регрессии, обозначения и определения. Модель линейной регрессии, формы уравнения и автокорреляция ошибок.
курс лекций, добавлен 27.10.2015Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.
методичка, добавлен 08.06.2015Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017