Математическая обработка статистических данных при пассивном эксперименте
Варианты статистической обработки материалов пассивного эксперимента методом классического многомерного регрессионного анализа и регрессии по методу главных компонент. Выявление зависимости общего модуля деформации торфяной залежи от ряда ее параметров.
Подобные документы
Основные понятия математической статистики. Числовые характеристики выборки. Точечное и интервальное оценивание параметров известного распределения. Проверка статистических гипотез. Важнейшие распределения и их квантили. Пример обработки выборки.
учебное пособие, добавлен 16.12.2013Исследование методов корреляционного и регрессионного анализов. Характеристика множественного и частного коэффициентов корреляции. Обоснование применения регрессионного моделирования. Обзор применения алгоритмов для интерпретации уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.08.2013Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Проверка статистической гипотезы значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций, процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение полулогарифмической функции.
курсовая работа, добавлен 19.03.2015- 105. Регрессионный анализ
Сущность регрессионного анализа. Методы определения вида регрессионных уравнений и их параметров, наименьших квадратов. График изменения видового числа древостоя ели в зависимости от средней высоты. Регрессия длины корней на длину стволиков всходов сосны.
контрольная работа, добавлен 29.03.2018 - 106. Уравнения регрессии
Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013 Решение задач по нахождению параметров уравнения линейной регрессии и нахождение экономической интерпретации ее коэффициента. Вычисление остатков и оценка их дисперсии, проверка пара
контрольная работа, добавлен 23.01.2014Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Понятия сводки и группировки статистических данных, их виды. Принципы построения рядов распределения. Основные элементы статистических таблиц и правила их составления. Расчет некоторых статистических показателей при помощи группировочных таблиц и сводок.
контрольная работа, добавлен 05.06.2013Проблемы спецификации модели: отбор факторов при построении множественной регрессии, выбор формы уравнения. Уровни ряда, составляющие временных рядов. Аддитивная, мультипликативная и смешанная модели. Пример построения корреляционного поля данных.
контрольная работа, добавлен 25.02.2013Исследование графического представления статистической информации. Показатели рядов динамики и методы их расчёта. Выявление и характеристика основной тенденции развития экономического временного ряда. Общее понятие и значение индексного метода анализа.
контрольная работа, добавлен 10.05.2015Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.
контрольная работа, добавлен 12.12.2015Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013- 115. Регрессионный анализ
Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 30.01.2013 Общие черты эксперимента и наиболее распространенные типовые задачи исследования. Составление линейных планов. Матрица планирования эксперимента, объект исследования. Построение и анализ уравнений регрессии при линейном и композиционном планировании.
реферат, добавлен 18.03.2013- 117. Моделирование систем
Моделирование как основа эксперимента, требования к его проведению и анализ полученных результатов. Корреляционно-регрессивный анализ статистических данных, полученных в результате эксперимента. Порядок и правила реализации модели на языке GPSS World.
курс лекций, добавлен 21.12.2012 Расчет параметров уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной и гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Анализ параметров уравнения регрессии, критерий Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 27.03.2017Модель парной линейной регрессии. Оценивание параметров функции парной линейной регрессии. Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками. Коэффициент детерминации и корреляции. Корреляционное поле.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008- 120. Понятие о статистике
Организация сбора, обработки и анализа статистических данных. Построение сводных показателей для отражения процессов. Представители немецкой описательной и английской школы политических арифметиков. Изучаемые статистикой массовые явления и процессы.
реферат, добавлен 07.12.2013 Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.
контрольная работа, добавлен 16.07.2019Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Критерии оценки тесноты связи. Нелинейная регрессия.
реферат, добавлен 21.04.2010Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.
контрольная работа, добавлен 05.10.2013