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
Определение интервальных статистических рядов распределения частот, составление эмпирических функций распределения, анализ числовых характеристик выборки. Изучение методики проверки статистических гипотез. Анализ метода наименьших квадратов в статистике.
методичка, добавлен 06.05.2015Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.
презентация, добавлен 23.04.2015Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.
контрольная работа, добавлен 25.04.2015Определение 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 15.05.2014Основы статистического метода исследования. Детерминированная теория ошибок и дисперсии искомых оценок. Применение принципа наименьших квадратов в экспериментальной науке. Выведение погрешности наблюдений из распределения среднего арифметического.
статья, добавлен 22.02.2019Анализ работ А.Н. Колмогорова по аксиоматическому подходу к теории вероятностей и средних величин. Исследование свойств медианы как оценки центра распределения. Характеристика эффекты "вздувания" коэффициента корреляции и метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 14.05.2017Рассмотрение метода наименьших квадратов как базового метода оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Нахождение выборочного уравнения зависимости y от x на основании выборки из четырех наблюдений и построение зависимости.
контрольная работа, добавлен 27.04.2014Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.
презентация, добавлен 13.07.2015Применение 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 15.12.2014Сущность регрессионного анализа, его цели и условия применения. Характеристика уравнения регрессии, метода наименьших квадратов, диаграммы рассеяния. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации R-квадрат. Коэффициент множественной корреляции R.
презентация, добавлен 18.12.2012Классическое понятие функциональной зависимости в математике, ограничения применимости понятия для адекватного моделирования реальности. Интеллектуальная система "Эйдос". Методы формирования редуцированных когнитивных функций и наименьших квадратов.
монография, добавлен 13.05.2017Описание направления развития теории латинских квадратов – частного вида конструкций блочно-схемного типа. Их приложения в планировании экспериментов и создании помехоустойчивых кодов. Л. Эйлер, его мемуары "Исследование магического квадрата нового типа".
статья, добавлен 26.04.2019История появления магических квадратов, их виды, способы заполнения и области применения. Формула магической суммы для квадрата нечетного порядка, квадрат Альбрехта Дюрера. Способы заполнения магических квадратов при составлении квадрата любого порядка.
презентация, добавлен 16.01.2017Развитие способности понимать идеи размещения, сочетания, симметрии, классификации и обобщения посредством построения магических квадратов. Содержание "Теории магических матриц" Чебракова. Сущность метода террас. Организация планирования экспериментов.
презентация, добавлен 15.02.2012Последовательность и вид многочленов на конечной степени точек в частных случаях. Сила нормированности. Определение коэффициентов Фурье. Применение метода наименьших квадратов. Ортогональные многочлены системы. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
контрольная работа, добавлен 20.05.2013Приближенные методы решения систем линейных уравнений. Эффективность применения приближенных методов. Метод итераций в системе с n линейных уравнений с n неизвестными. Решение СЛАУ высокого порядка методом Ланцоша. Проблема выбора начального приближения.
реферат, добавлен 16.03.2012Методы построения Эйлером магических квадратов разных порядков и способы представления их латинскими. Магические квадраты как основа создания Эйлером комбинаторной теории латинских квадратов. Числовые конструкции размера n × n, заполненные числами.
статья, добавлен 26.04.2019Рассмотрение решения уравнений с двумя переменными, систем уравнений, методов решения систем, таких как метод подстановки, сложения, графический, метод введения новых переменных, определителей второго и третьего порядков и теоремы Кронекера-Капеллы.
научная работа, добавлен 25.02.2014Классификация СЛАУ (систем линейных алгебраических уравнений). Метод Гаусса решения СЛАУ. Анализ СЛАУ приведённого вида и описание общего решения. Решение матричных уравнений, отыскание обратной матрицы методом Гаусса. Составление блочной матрицы.
курс лекций, добавлен 19.09.2015Прямой ход метода Гаусса - процесс приведения системы к треугольному виду. Методы решения систем линейных уравнений. Анализ преобразований: перемена местами двух любых уравнений; умножение обеих частей уравнения на произвольное число, отличное от нуля.
контрольная работа, добавлен 18.12.2009Метод Эйлера как простейший численный метод решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Описание данного метода, дающего решение в виде таблицы приближенных значений искомой функции, его исправления и модификации. Оценка погрешности.
реферат, добавлен 27.10.2019Фундаментальная система решений и общее решение однородной системы уравнения. Система n линейных уравнений с n неизвестными. Правило Крамера. Однородная система n линейных уравнений, с n неизвестными. Метод Гаусса. Матричный вид системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 06.08.2013Нахождение корней линейных и квадратных уравнений методом последовательных приближений с использованием Microsoft Excel. Решение трансцендентного уравнения с двумя верными десятичными знаками методом проб; комбинированный метод хорд и касательных.
контрольная работа, добавлен 26.11.2013Сущность совместной системы уравнений. Признаки несовместной системы уравнений. Понятие эквивалентной системы уравнений. Элементарные преобразования системы. Гаусс Карл Фридрих как выдающийся немецкий математик. Решение уравнений методом Гаусса.
презентация, добавлен 14.01.2018- 100. Численные методы
Численное решение нелинейных уравнений. Методы деления отрезка пополам, Ньютона (метод касательных) и простой итерации. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Методы Гаусса, обратной матрицы, прогонки, простой итерации (метод Якоби), Зейделя.
методичка, добавлен 26.09.2016