Решение систем линейных уравнений по методу наименьших квадратов
Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
Подобные документы
Геометрическая интерпретация множественной регрессионной модели с двумя объясняющими переменными. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы, свойства регрессионных коэффициентов, вычисление стандартной ошибки.
презентация, добавлен 20.01.2015Временной ряд и его основные элементы, закономерности автокорреляция уровней и выявление структуры. Моделирование тенденции и метод наименьших квадратов. Приведение уравнения тренда к линейному виду. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда.
реферат, добавлен 07.09.2015Анализ данных о потребительских расходах на душу населения. Расчёт среднего коэффициента эластичности. Оценка ошибки аппроксимации. Построение таблицы распределения Фишера. Поиск значения общей площади вторичного жилья методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 07.04.2016Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.
курс лекций, добавлен 19.06.2015Аппроксимация данных заданной линейной зависимостью методом наименьших квадратов. Определение ее параметров. Нахождение точек экстремума функции с помощью метода множителей Лагранжа. Исследование функции на экстремум. Изменение диагонали прямоугольника.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015Принцип минимизации суммы квадратов отклонений. Численные методы поиска регрессионных коэффициентов для нелинеаризуемых задач. Проблема сравнения качества альтернативных регрессионных моделей. Нормировка значений зависимых переменных по методу Зарембки.
презентация, добавлен 18.01.2015Распределение температуры вдоль тонкого цилиндрического стержня, помещенного в высокотемпературный поток жидкости или газа путем анализа математической модели. Задача регрессии. Метод наименьших квадратов. Проверка гипотезы об адекватности модели.
контрольная работа, добавлен 10.06.2011Исследование закономерностей и связей между двумя дискретными случайными величинами X и Y, при помощи статистических методов. Выборочная дисперсия и выборочные числовые параметры. Расчет коэффициента корреляции. Регрессия и метод наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 10.12.2012Сущность и характерные особенности функции нескольких переменных, порядок расчета и анализа ее дифференциала. Определение частных производных. Применение дифференциала к приближенным вычислениям. Метод множителей Лагранжа и наименьших квадратов.
методичка, добавлен 19.09.2017Математические 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 19.06.2015Особенности применения теоремы Лангранжа к подынтегральной функции. Теорема о дифференцировании определенного интеграла по переменному верхнему пределу. Аппроксимация дифференциальной задачи на примере разностной схемы метода наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 24.10.2010Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 22.05.2010Характеристика основных элементарных функций. Изучение арифметических свойств пределов. Суть формулы непрерывных процентов. Анализ точек разрыва и их классификации. Особенность неопределенного интеграла и его свойств. Оценка метода наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 22.04.2015Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.
доклад, добавлен 19.11.2012Поиск 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 10.11.2017- 66. Метод Гаусса
Решение систем линейных алгебраических уравнений. Сравнение прямых и итерационных методов. Программа решения системы линейных уравнений по методу Гаусса и по методу Зейделя. Ограниченность оперативной памяти ЭВМ. Решение систем большой размерности.
курсовая работа, добавлен 28.01.2012 Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Краткое описание развития учения о магических квадратах. Методы построения рамочных магических квадратов нечетного, нечетно-четного и четно-четного порядков - пошаговое описание и наглядное изображение. Построение магических квадратов порядка 3 и 4.
статья, добавлен 26.04.2019Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 15.03.2017Понятие линейной алгебры и две ее основные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений и определение собственных значений и собственных векторов матрицы. Численные методы решения данных задач: Гаусса, Крамера, итерации для линейных систем.
контрольная работа, добавлен 12.12.2012Решение систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса - один из самых распространенных методов решения систем линейных уравнений. Метод простой итерации. Метод Зейделя. Метод последовательной верхней релаксации. Метод Ньютона, метод касательных.
реферат, добавлен 06.03.2023Системы линейных уравнений, методы их решения. Метод Гаусса, метод последовательного исключения. Решение уравнений по правилу Крамера и матричный метод. Критерий совместности Кронекера-Капелли. Графический способ решения системы линейных уравнений.
курсовая работа, добавлен 27.03.2011Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Методы решения систем линейных уравнений: Гаусса (последовательного исключения), Крамера, матричный метод. Классификация систем линейных уравнений по числу уравнений, неизвестных. Свойства определителей. Система ступенчатого вида с единственным решением.
контрольная работа, добавлен 23.04.2011Характеристика стационарного эргодического случайного процесса. Особенность понятия корреляционной функции. Суть математического ожидания неизменного назначения. Анализ метода наименьших квадратов. Построение графиков для исходного и нового движений.
курсовая работа, добавлен 16.07.2014