Эвристический метод определения базиса регрессии
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.
Подобные документы
Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.
контрольная работа, добавлен 09.06.2015Рассмотрен 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.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Исторические сведения о возникновении и распространении магических квадратов. Основные теории их построения и преобразования. Методы построения и свойства мало исследованных совершенных магических квадратов. Решение математических комбинаторных задач.
книга, добавлен 16.05.2014Применение 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.
статья, добавлен 24.02.2019Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.
статья, добавлен 04.02.2017Исследование функции среднеквадратической ошибки прогноза для ридж-регрессии на экстремум в зависимости от параметра регуляризации. Использование локального минимума СКОП для поиска оптимального параметра управления при мультиколлинеарности факторов.
статья, добавлен 29.08.2016Рассмотрение 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 25.02.2013Метод наименьших квадратов: сущность и основное содержание, особенности использования в решении задачи нахождения одной результирующей прямой и анализе экспериментальных результатов на принадлежность нескольким прямым. Оценка эффективности метода.
доклад, добавлен 07.08.2013Функциональная, 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 28.03.2020Уравнение 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 29.12.2011Оценка 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 11.11.2017Знакомство с принципами и критериями выбора регрессионной модели. Рассмотрение видов закономерностей в лесоводстве и лесной таксации. Особенности математической формы эмпирических моделей связи. Анализ линейных и нелинейных регрессионных уравнений.
автореферат, добавлен 29.03.2018Построение оценки функции регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение значения коэффициента методами трапеций и парабол, решение уравнения. Изучение распределения температуры в тонком цилиндрическом стержне. Решение краевой задачи.
дипломная работа, добавлен 24.12.2011Основные 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 27.09.2011Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.
контрольная работа, добавлен 05.06.2022Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.
контрольная работа, добавлен 19.10.2016Примеры корреляционной и прямолинейной зависимостей. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов. Пояснение к оценке коэффициентов методом наименьших квадратов. Выборочный коэффициент корреляции. Построение модели, описывающей изменения величин.
практическая работа, добавлен 28.03.2020Рассмотрение особенностей исследования остаточных величин. Характеристика основных случаев применения метода Гольдфельда-Квандта. Определение значения отсутствия автокорреляции остатков. Выявление алгоритма проверки регрессии на гетероскедастичность.
презентация, добавлен 13.07.2015Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.
контрольная работа, добавлен 20.10.2013Применение 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 12.12.2014Рассмотрение природы интеграла. Особенности определения первообразной, дифференциала функции и основы специального способа выбора точек на частных отрезках разбиения при помощи интеграла Ньютона-Лейбница. Вычисление функции в интегральной сумме Римана.
статья, добавлен 25.10.2016Сущность 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 18.12.2012Краткое описание развития учения о магических квадратах. Методы построения рамочных магических квадратов нечетного, нечетно-четного и четно-четного порядков - пошаговое описание и наглядное изображение. Построение магических квадратов порядка 3 и 4.
статья, добавлен 26.04.2019Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 27.04.2017Математические методы систематизации, использование статистических данных для научных и практических выводов. Использование метода наименьших квадратов для исследования линейной регрессии и нахождения выборочного коэффициента корреляции исходных данных.
курсовая работа, добавлен 19.06.2015