Аппроксимация экспериментальных данных методом наименьших квадратов
Методика построения аппроксимирующей функции, которая наилучшим образом сглаживает экспериментальную зависимость, заданной таблично. Замена громоздкого табличного способа представления данных эксперимента как одна из важнейших задач аппроксимации.
Подобные документы
Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания. Основные понятия выборочного метода математической статистики. Формулировка эмпирической функции распределения по вариационному ряду. Главные способы построения гистограммы.
контрольная работа, добавлен 10.04.2014- 27. Аппроксимация экспериментальных распределений случайных чисел стандартными статистическими законами
Метод моментов аппроксимации экспериментальных распределений стандартными статистическими законами. Схема эмпирической и гипотетической функции распределения. Метод моментов для экспоненциального закона. Функция плотности экспоненциального закона.
лекция, добавлен 23.09.2017 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 11.04.2015Характеристика 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 20.05.2013Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.
курсовая работа, добавлен 19.06.2015Главная задача теории аппроксимации. Основная теорема данной концепции в линейном нормированном пространстве и в пространстве Гильберта. Круг идей Чебышева, переход к периодическим функциям. Методы аппроксимации, приближение функции многочленами.
контрольная работа, добавлен 02.11.2010Случайная 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 24.05.2012Исторические сведения о возникновении и распространении магических квадратов. Основные теории их построения и преобразования. Методы построения и свойства мало исследованных совершенных магических квадратов. Решение математических комбинаторных задач.
книга, добавлен 16.05.2014Аппроксимация кривых разгона передаточными функциями более высокого порядка (способ Шварца). Нахождение передаточной функции объекта методом М.П. Симою. Определение подобных связей объектов регулирования по кривым разгона способом площадей и Ротача.
контрольная работа, добавлен 05.11.2011Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017Решение дифференциального уравнения методом Эйлера-Коши. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Метод наименьших квадратов. График решения дифференциального уравнения. Расчет погрешности аппроксимации. Множество решений дифференциального уравнения.
курсовая работа, добавлен 08.06.2013Исследование разновидности ошибок, возникающих при постановке математической задачи. Изучение основных этапов построения аппроксимирующей функции по эмпирической формуле. Линейная и квадратичная зависимость координат. Очерк интерполяционной кривой.
презентация, добавлен 30.10.2013Особенности исследования нелинейной функции одной переменной. Рассмотрение основных операций с матрицами. Решение системы линейных уравнений. Изучение приближения таблично заданной функции. Способы определения экстремума функции двух переменных.
курсовая работа, добавлен 19.05.2015Результаты сравнительного анализа погрешностей аппроксимации функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченной областью, вычисляемого методом Розенблатта-Парзена. Целесообразность использования в данной задаче метода мнимых источников.
статья, добавлен 12.05.2017Методы 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 26.04.2017Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Использование метода наименьших квадратов для отыскания приближенных зависимостей между изучаемыми экспериментальными величинами. Решение уравнений в матричном виде. Нахождение интервальных оценок неизвестных параметров и доверительного интервала.
курсовая работа, добавлен 05.05.2014Определение наилучшей функции по методике наименьших квадратов. Порядок вычисления интерполяционного полинома Лагранжа, который проходит через все заданные точки. Принципы и особенности представления приближенной функции многочленом второй степени.
контрольная работа, добавлен 15.05.2014Анализ интерполяции функций, построение по заданной функции другой, значения которой совпадают со значениями заданной функции в некотором числе точек. Применение методов вычислительной математики для исследования результатов химического эксперимента.
курсовая работа, добавлен 07.05.2020Методологическая основа экспериментальных исследований. Состав процесса экспериментирования. Основные элементы эксперимента, его классификационные признаки. Системный подход в планировании исследований сложных объектов в условиях неопределенности.
презентация, добавлен 09.07.2015Интерполяция функции - одна из важнейших задач численного анализа. Постановка задачи интерполяции и общие идеи её решения. Применение этого метода в вычислении интегралов. Описание интерполирования методом Лагранжа. Суть интерполирования методом Ньютона.
контрольная работа, добавлен 10.01.2012Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.
презентация, добавлен 29.05.2020Анализ аппроксимации как процесса приближения функции f(x) к более простой функции. Анализ интерполяции как процесса нахождение промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Определение интерполяционного полинома.
контрольная работа, добавлен 11.02.2018Метод наименьших квадратов как один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Определение эффективности использования процедур Кохрейна-Оркатта, Хилдрета-Лу и Дарбина.
статья, добавлен 02.02.2019Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.
презентация, добавлен 13.07.2015