Изучение характера зависимости между признаками X и Y
Исследование 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.
Подобные документы
Проекционный метод Галеркина, сущность метода коллокаций и наименьших квадратов, их преимущества и недостатки. Решение краевой задачи различными методами. Оценка погрешности применения данных методов относительно точного решения в конкретных точках.
дипломная работа, добавлен 07.11.2012Расчет показательной статистики и коэффициента корреляции. Построение парных и множественных моделей, выбор наиболее оптимальных из них. Временной ряд подготовка данных для прогноза. Построение прогноза методом Брауна. Выбор коэффициента сглаживания.
контрольная работа, добавлен 12.01.2015Построение рядов распределения по факторному и результативному признакам. Расчет эмпирической и теоретической линии регрессии. Правильность гипотезы о прямолинейной форме корреляционной связи. Вычисление дисперсии, вариации и коэффициента детерминации.
курсовая работа, добавлен 09.09.2017Функциональная, 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 28.03.2020Определение 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 23.04.2014Визуализация 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 23.04.2015Рассмотрение 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 27.04.2014Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента корреляции случайных величин. Построение регрессионной модели и интервальная оценка. Нахождение доверительного интервала для условного математического ожидания.
курсовая работа, добавлен 29.04.2015Построение аналитической группировки по факторному признаку. Определение среднего линейного и квадратического отклонения, коэффициента вариации, моды и медианы. Построение линейного уравнения регрессии, расчет коэффициентов корреляции и эластичности.
контрольная работа, добавлен 23.03.2014Понятие и особенности статистической оценки неизвестного параметра теоретического распределения, требования к нему, виды. Генеральная и выборочная средняя, генеральная, выборочная и исправленная дисперсия. Интервальные оценки параметров распределения.
лекция, добавлен 10.12.2008Принципы 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 10.10.2014Составление линейной функции и решение системы из двух уравнений с двумя неизвестными. Формулы для нахождения коэффициентов по методу наименьших квадратов. Зависимость для показательной, линейной и квадратичной функций, их построение. Частные производные.
контрольная работа, добавлен 29.03.2013Основные понятия и определения планирования и организации эксперимента. Метод наименьших квадратов и факторный эксперимент. Дисперсионный анализ и построение теоретической функции методом квадратов. Регрессионная зависимость эксперимента, её анализ.
курсовая работа, добавлен 27.09.2011Применение 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 12.12.2014Определение количества способов составления списка из кандидатов. Метод сложения вероятностей. Применение формулы Пуассона, критерия Фишера-Снедекора. Расчет среднего арифметического и квадратического отклонения. Расчет дисперсии, коэффициента вариации.
контрольная работа, добавлен 14.08.2011Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2014Основные теоремы о математическом ожидании, числовых характеристиках случайных величин. Вычисление корреляционного момента. Теоремы о дисперсии случайной величины. Теорема о линейной зависимости случайных величин. Определение коэффициента корреляции.
лекция, добавлен 18.03.2014Применение 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 15.12.2014Методы определения вероятности и их сущность. Математическое ожидание и теоремы связанные с ним. Понятие о дисперсии, среднеквадратичном отклонении и моментах случайной величины. Корреляционная зависимость, функция регрессии, коэффициент корреляции.
методичка, добавлен 16.03.2017Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.05.2019Применение 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 22.05.2010Решение 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 08.06.2013Математические методы систематизации, обработки и использования статистических данных для научных выводов. Генеральная и выборочная совокупность статистических данных. Способы группировки статистических данных. Корреляционный и регрессионный анализ.
реферат, добавлен 29.11.2014Построение 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 30.12.2010Нормальный закон распределения и его применение. Корреляция, регрессия и коэффициент детерминации. Проверка гипотез с помощью статистических критериев. Анализ таблиц сопряженности, корреляция метрических переменных. Назначение многомерных методов.
учебное пособие, добавлен 21.12.2015