Регрессионный анализ данных средствами Microsoft Excel
Изучение обработки статистических данных методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета "Анализ данных программы Microsoft Excel". Суть регрессионного анализа - метода моделирования измеряемых данных и исследования их свойств.
Подобные документы
Смысл корреляционного анализа. Ковариация как мера для выражения степени соответствия между наборами данных. Коэффициент Пирсона. Оценка валидности задания. Точечно-бисеральный коэффициент корреляции. Тестологическая интерпретация. Дистракторный анализ.
лекция, добавлен 27.07.2015Процедура 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 02.02.2019Статистика в пространствах произвольной природы. Изучение расстояний в различных пространствах данных. Аксиоматическое введение метрики в пространстве неотрицательных суммируемых функций. Мера симметрической разности как расстояние между множествами.
статья, добавлен 15.05.2017Метод 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 11.04.2015Группировка 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 11.12.2012Обзор алгоритмов кластеризации, позволяющих разбить данные по группам признаков без потери точности результата. Обоснование алгоритма, результатом применения которого являются наиболее устойчивые группы данных. Задача кластерного анализа и управление им.
статья, добавлен 17.08.2018Группировка статистических данных. Анализ их совокупностей: построение рядов распределения, их графическое представление, определение показателей вариации. Статистические методы анализа взаимосвязи. Понятие и структура индекса и динамических рядов.
методичка, добавлен 06.11.2017Общее понятие интервальной арифметики — математической структуры, которая для вещественных интервалов определяет операции, аналогичные обычным арифметическим. Ее реализация с помощью электронных таблиц (Microsoft Excel, Calc), C++, CLIPS; примеры расчета.
статья, добавлен 06.06.2015Рассматривается численный метод, реализованный в программной системе предпроектных исследований технологических процессов формования химических волокон. Описывается суть регрессионного метода и выполняется сравнение его эффективности с методом стрельбы.
статья, добавлен 07.03.2019Сущность метода половинного деления и шагового метода для решения нелинейных уравнений. Примеры решения нелинейных уравнений и определение их корня в программах в Pascal, Microsoft Excel, MathCAD. Анализ результатов и построение соответствующих графиков.
курсовая работа, добавлен 08.06.2014Особенности статистической методологии. Статистическое исследование. Проверка достоверности статистических данных. Методы статистического наблюдения. Сводка и группировка данных в пределах каждой группы и по совокупности в целом. Понятие индексов.
контрольная работа, добавлен 30.12.2011- 62. Численные методы
Интерполяция функций с равноотстоящими узлами. Интерполяционный полином Ньютона. Коррекция формул для вычисления конечных разностей. Анализ и прогнозирование в Excel. Изучение режимов экстраполяции данных. Численные методы решения конечных уравнений.
методичка, добавлен 06.11.2012 Характеристика методов определения тематики запроса, используя графовые модели данных. Изучение особенностей хранения данных в ориентированном и неориентированном графе. Описание методики построения как ориентированного, так и неориентированного графа.
статья, добавлен 29.07.2018Непараметрические методы прикладной статистики и эконометрики. Параметрические семейства распределений числовых случайных величин. Невозможность практического использования параметрических семейств в описании распределений конкретных экономических данных.
статья, добавлен 22.05.2017Изучение 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 18.10.2014Методы анализа статистических данных. Математическая статистика. Распределение вероятностей. Выборочные параметры. Выборочный энтропийный коэффициент. Имитационное моделирование. Гистограммы имитационного моделирования. Топографическая классификация.
курсовая работа, добавлен 19.04.2023Виды систем массового обслуживания. Методы разработки математических моделей в данных системах. Подготовка данных и проверка статистических гипотез. Модели со стоимостными характеристиками. Моделирование с учетом предпочтительности уровня обслуживания.
курсовая работа, добавлен 11.12.2014Механизм расчета выходного показателя по заданным управляющим факторам для имитации установки с использованием математической модели. Анализ ортогонального композиционного плана второго порядка для нормированных переменных и реальных значений факторов.
контрольная работа, добавлен 18.07.2017Статистические методы оптимизации экспериментальных исследований в металлургии. Основы методов регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализов, а также планирования экстремального эксперимента. Проверка однородности результатов измерений.
курс лекций, добавлен 23.10.2012Общее понятие группировки данных, ее цели и задачи. Функции группировки в статистическом анализе. Выбор группировочных признаков как важнейший вопрос теории группировок. Три правила для выбора группировочных признаков. Применение формулы Стэрджесса.
реферат, добавлен 13.09.2013Обзор исследования функции. Нахождение коэффициентов кубического сплайна, интерполирующего данные, представленные в векторах. Представление графического изображения результатов интерполяции данных различными методами с использованием встроенных функций.
курсовая работа, добавлен 21.10.2017Формальные определения корневой, прямой и непрямой причин посредством математического аппарата причинных байесовых сетей (БС). Этапы задачи обучения БС на основе статистических данных. Разработка алгоритма структурного обучения причинной байесовой сети.
статья, добавлен 27.05.2018Применение различных вариационных рядов к выборкам сгруппированных и несгрупированных данных, для каждой из которых проводится свой анализ. Графическое отображение вариационных рядов. Коррелиционно-регрессивный анализ для выборки несгруппированных данных.
контрольная работа, добавлен 10.05.2019Исследуются определения понятий "выборка" и "гипотеза". Рассматриваются основы отбора экспериментальных групп, выдвижение гипотезы, использование критерия хи-квадрат для обработки и представления экспериментальных данных и формулирования выводов.
статья, добавлен 11.07.2018Поведение функций трудоемкости количественно-зависимых алгоритмов в реальных интервалах значений мощности множества исходных данных. Использование аппарата интервального анализа для сравнения функций, реализованного в виде программы на языке С++.
лабораторная работа, добавлен 02.04.2015