Статистические выводы по многофакторной модели
Типичная ошибка прогнозирования: стандартная ошибка предсказания. Объясненный процент вариации. Статистический вывод в случае множественной регрессии. Модель множественной регрессий для генеральной совокупности. Критические значения для уровня значимости.
Подобные документы
Анализ 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 15.03.2017Свойства вероятностной модели процесса, проверка гипотез с помощью выборочных характеристик. Распределение хи-квадрат в задачах статистического анализа. Распределение вероятных значений случайной величины. Критические точки распределения хи-квадрат.
контрольная работа, добавлен 16.12.2014Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Предсказание структуры денежного потока на основе структуры текущих денежных потоков. Понятие прогнозирования, предсказания. Экстраполирование и интерполирование.
контрольная работа, добавлен 27.05.2013Репрезентативность - способность выборки характеризовать соответствующую генеральную совокупность с определенной точностью и достаточной надежностью. Методика определения расчетной суммы рангов. Ключевые условия существования выборочной совокупности.
контрольная работа, добавлен 15.09.2014Показатели вариации. Расчет дисперсии по модифицированной формуле. Размах вариации, среднее линейное и среднее квадратичное отклонение. Вариация альтернативного признака. Виды дисперсий в совокупности, разделенной на части. Правило сложения дисперсий.
контрольная работа, добавлен 09.12.2011Математическая модель как математическое представление реальности, один из вариантов модели - системы, исследование позволяет получать информацию о некоторой другой системе. Вывод математических уравнений, описывающих состояние и характеристики системы.
презентация, добавлен 20.05.2017Распределение 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 10.06.2011Группировка и ее виды. Графическое построение рядов распределений. Понятие вариации и обобщающих статистических показателей. Сущность корреляционно-регрессионного анализа. Ряды динамики и их статистический анализ. Определение экономических индексов.
контрольная работа, добавлен 11.12.2012Основные понятия и определения математической статистики. Ее теоретические основы как науки. Характеристики выборочной и генеральной совокупности. Основные способы формирования выборочной совокупности. Многоступенчатый отбор и многофазная выборка.
лекция, добавлен 08.07.2014Визуализация 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 23.04.2015Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.
реферат, добавлен 08.05.2011Ознакомление 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 08.06.2015Определение и проверка значения коэффициентов уравнения регрессии. Число степеней свободы в дисперсии адекватности. Получение уравнения регрессии 1 и 2 порядка в результате планирования и постановки эксперимента с учетом математических преобразований.
курсовая работа, добавлен 30.05.2018Возможность формализованного описания транспортных эргатических систем с огранизмическим принципом формирования их структуры (объект предопределяет поведение оператора). Вычисление матрицы спектральных плотностей. Функция множественной когерентности.
статья, добавлен 19.10.2016Методические указания и алгоритмы по определению показателей вариации: размаха вариации, квартилей и квартильного отклонения, среднего линейного и квадратического отклонения, дисперсии, коэффициентов осцилляции, вариации, асимметрии, эксцесса.
методичка, добавлен 27.01.2012Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Цели, 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 03.11.2015Анализ поведения системы в случае динамических возмущений. Применение новых методов исследования для различных классов объектов. Построение математической модели нелинейных процессов. Создание методологии оценки робастности в нестационарных системах.
автореферат, добавлен 03.02.2018Поиск выборочных параметров масштаба, формы и сдвига для закона распределения Вейбулла. Построение алгоритма расчета параметров распределения трехпараметрического закона Вейбулла А, В, С для совокупности. Среднестатистическое отклонение для выборки.
лекция, добавлен 29.05.2017Ряды 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 27.10.2015Статистическая зависимость расходов на гостиницу от стоимости путевки. Построение графика и поиск коэффициента корреляции. Параметры линейной модели регрессии. Проверка явления гетероскедастичности на основе критерия корреляции Спирмена, автокорреляция.
задача, добавлен 06.11.2015Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.
практическая работа, добавлен 31.10.2014Основные 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 08.12.2013Рассмотрение 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 13.10.2017Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.
лекция, добавлен 10.10.2014