Многофакторная регрессия: основные понятия
Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.
Подобные документы
Анализ исходных динамических рядов, их исследование на непрерывность. Количественное изменение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции. Расчет показателей вариации. Построение уравнения множественной регрессии.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Выборочный 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 25.02.2011Визуализация 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 23.04.2015Рассмотрение 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 13.10.2017Относительные частоты, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, график эмпирической функции для заданного распределения частот выборки. Уравнение прямой линии регрессии. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности по закону Пуассона.
контрольная работа, добавлен 19.06.2015Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.
контрольная работа, добавлен 18.12.2014Ошибки коэффициентов уравнений регрессии, анализ остаточной дисперсии. Взаимокоррелирующие аргументы, выбор аргументов в уравнении регрессии при их взаимной корреляции в лесном хозяйстве. Зависимость высоты дерева от качества условий местопроизрастания.
реферат, добавлен 29.03.2018Определение 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 30.05.2018Цели, 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 03.11.2015Процедура выбора наилучшего регрессионного уравнения, краткий анализ. Метод выбора "наилучшего подмножества" предикторов. Регрессия на главных компонентах, на собственных значениях. Расчет коэффициента детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.
статья, добавлен 02.02.2019Построение 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 30.12.2010Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.
контрольная работа, добавлен 23.04.2014Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Анализ 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 15.03.2017Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.
статья, добавлен 25.02.2013Построение 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 29.04.2015Уравнение 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 29.12.2011Рассмотрение 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 13.07.2015Оценка 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 11.11.2017Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Корреляция как возможная связь между двумя или несколькими случайными величинами. Линейная регрессия, а также факторы, формирующие моделируемое явление. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций.
контрольная работа, добавлен 28.10.2010Метод 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 11.04.2015Основы статистической теории машинного обучения. Задачи классификации и регрессии с опорными векторами. Теории обобщения Вапника-Червоненкиса и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Задачи адаптивного прогнозирования в режиме онлайн.
учебное пособие, добавлен 16.06.2013Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.
презентация, добавлен 19.07.2015Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Установление зависимость случайной величины от других величин. Получение по выборке уравнения регрессии как важный элемент корреляционного анализа. Парная корреляция. Коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 28.03.2020Эвристическое 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 27.11.2018