Моделирование территориальных процессов в российских городах методом географически взвешенной регрессии

Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.

Подобные документы

  • Основные понятия математического моделирования, простейшие модели. Иерархический подход к получению моделей. Получение моделей из закона сохранения вещества и закона сохранения энергии. Модели трудноформализуемых объектов. Применение методов подобия.

    учебное пособие, добавлен 07.07.2022

  • Анализ 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 03.02.2018

  • Изучение основ комбинаторики. Классическое определение вероятности. Свойства математического ожидания. Понятие о критериях согласия. Виды уравнений регрессии. Методы анализа статистических данных. Применение закона распределения случайной величины.

    учебное пособие, добавлен 18.10.2014

  • Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 29.11.2011

  • Построение 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 30.12.2010

  • Ряды 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 27.10.2015

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Предмет линейного регрессионного анализа. Особенности однофакторного дисперсионного анализа. Уравнение выборочной линейной регрессии. Выборочное значение статистики.

    курсовая работа, добавлен 22.10.2017

  • Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".

    презентация, добавлен 18.12.2012

  • Получение перспективных изображений на основе аналитической геометрии. Построение модели трехмерного объекта. Алгоритм изменения положения 3D объекта в пространстве. Нахождение нормали по 3 точкам. Определение невидимости граней и закраска методом Гуро.

    курсовая работа, добавлен 19.10.2014

  • Распределение 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 10.06.2011

  • Метод 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 11.04.2015

  • Формула 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 17.05.2019

  • Интерполяция функции - одна из важнейших задач численного анализа. Постановка задачи интерполяции и общие идеи её решения. Применение этого метода в вычислении интегралов. Описание интерполирования методом Лагранжа. Суть интерполирования методом Ньютона.

    контрольная работа, добавлен 10.01.2012

  • 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 15.03.2017

  • Методы получения адекватных моделей для решения управленческих задач. Свойства почв и метеоусловий северной и центральной зон Краснодарского края. Оценка урожайности по методу наименьших квадратов. Моделирование с помощью кусочно-линейной регрессии.

    статья, добавлен 26.04.2017

  • Определение границ вероятности среднегодовой прибыли предприятий, объема бесповторной выборки. Проверка гипотезы о распределении случайной величины (прибыли) по нормальному закону. Уравнения прямых регрессии, корреляционная связь между переменными.

    контрольная работа, добавлен 18.10.2011

  • Уравнение 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 29.12.2011

  • Рассмотрение 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 13.07.2015

  • Исследование определения средней величины результирующего вектора системы сил, действующих на плиту крепления с привлечением методов математической теории. Вычисление коэффициентов регрессии. Построение матрицы планирования трехфакторного эксперимента.

    статья, добавлен 19.05.2018

  • Анализ системы организации медицинской помощи лицам с сердечно-сосудистыми заболеваниями, содержащимся в учреждениях уголовно-исполнительной системы. Вычисление вектора приоритетов матрицы парных сравнений. Определение итоговых весовых коэффициентов.

    статья, добавлен 09.06.2018

  • Построение 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 23.03.2014

  • Сравнительный анализ распространенных экспертных методов измерения алгоритмов определения весовых коэффициентов: ранжирования, одинарного и двойного попарного сопоставления. Анализ их сложности и условия применения. Используемые показатели качества.

    статья, добавлен 02.02.2019

  • Эвристическое 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

  • Эксперимент по нахождению экстремума методом крутого восхождения. Движение по градиенту – "крутое восхождение". Уточнение максимального значения функции отклика с помощью плана второго порядка. Нахождение интерполяционной функции (уравнения регрессии).

    курсовая работа, добавлен 31.05.2016

  • Применение численных методов при решении задач, направленных на исследование определенных объектов математического анализа. Обоснование необходимости применения информационных технологий при реализации рассматриваемых вычислительных алгоритмов.

    статья, добавлен 21.06.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.