Спецификация переменных регрессии
Характеристика основных последствий некорректной спецификации модели. Методика определения изменения оценки коэффициента регрессионной зависимости, в которой отброшена переменная. Исследование взаимосвязи выборочной дисперсии и величины корреляции.
Подобные документы
Вычисление минимума функции двух переменных, характеристика и особенности алгоритма метода Коши. Преимущества применения метода золотого сечения. Нахождение решения дифференциального уравнения, удовлетворяющего так называемым начальным условиям.
лабораторная работа, добавлен 06.10.2022История понятия случайной величины. Закон больших чисел, расширение проблематики, связанной с ним в работах ученых. Введение математического ожидания и дисперсии в теорию вероятностей. Заложение основ теории случайных процессов на базе физических задач.
реферат, добавлен 29.12.2020Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.
реферат, добавлен 11.12.2017Нахождение выборочных коэффициентов ковариации и корреляции. Использование критерия Стьюдента и проверка статистической значимости коэффициента корреляции. Числовые характеристики выборки. Таблица формул для расчета основных выборочных характеристик.
лабораторная работа, добавлен 14.08.2017Моделирование выборки из равномерного закона распределения. Построение вариационного ряда выборки, гистограммы и полигона частот, эмпирической функции распределения. Расчет выборочного среднего и выборочной дисперсии. Нахождение выборочной моды и медианы.
контрольная работа, добавлен 22.11.2012Частные производные функции нескольких переменных. Градиент функции, касательная плоскость и нормаль к поверхности. Экстремум функции нескольких переменных. Метод множителей Лагранжа. Решение задач нелинейного программирования с двумя переменными.
учебное пособие, добавлен 17.04.2013Построение 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 09.09.2017Булевы переменные: действительные и фиктивные. Сокращение или расширение количества переменных для логических функций удалением или введением фиктивных. Составление комбинационной таблицы. Числа с плавающей запятой. Функционирование системы управления.
контрольная работа, добавлен 22.10.2013Статистические таблицы как наиболее эффективная форма представления результатов сводки. Относительные величины их виды, способы расчета и область применения. Методика определения коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
шпаргалка, добавлен 22.04.2016Квантили нормального распределения и распределения Стьюдента. Группированный и ранжированный ряд случайной величины. Полигон относительных частот. График эмпирической функции распределения. Доверительный интервал для дисперсии, построение линии регрессии.
контрольная работа, добавлен 19.07.2015Исследование геометрического закона распределения вероятностей дискретной случайной величины. Построение графиков зависимости математического ожидания от параметра распределения. Написание функции для определения коэффициентов эксцесса и асимметрии.
лабораторная работа, добавлен 03.04.2014Определение 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 23.04.2014Введение дополнительных переменных. Разделение области возможных значений переменных и параметров. Вспомогательные преобразования, приводящие к упрощению выражений. Применение классических формул. Несколько примеров решения задач описанными методами.
контрольная работа, добавлен 08.02.2011Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для дисперсии ошибок наблюдений. Построение диаграммы рассеяния, квантиль распределения Фишера.
курсовая работа, добавлен 16.10.2017Исследование 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 29.08.2016Построение 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- 117. Нелинейная регрессия
Ознакомление с математической постановкой задачи регрессии. Исследование и характеристика одномерной полиномиальной регрессии с произвольной степенью полинома и с произвольными координатами отсчетов. Рассмотрение особенностей синусоидальной регрессии.
реферат, добавлен 08.02.2018 Множественный регрессионный анализ - метод, позволяющий производить оценку с любым количеством объясняющих переменных. Методика расчета критерия значимости уравнения регрессии. Разработка процедуры умножения матриц на языке программирования Pascal.
статья, добавлен 31.07.2018Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.
лабораторная работа, добавлен 01.11.2023Определение и проверка значения коэффициентов уравнения регрессии. Число степеней свободы в дисперсии адекватности. Получение уравнения регрессии 1 и 2 порядка в результате планирования и постановки эксперимента с учетом математических преобразований.
курсовая работа, добавлен 30.05.2018Применение 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 15.12.2014- 122. Дисперсионный анализ
Основы математической модели дисперсионного анализа, его сущность, виды, возможности и применение для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных на одну зависимую количественную переменную (отклик). Оценка результатов и показатели.
курсовая работа, добавлен 08.06.2014 Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Распределение оценок коэффициентов в асимптотике. Проверка значимости коэффициентов множественной регрессии по критерию Стьюдента. Предсказание среднего значения зависимой переменной.
лекция, добавлен 15.06.2014Знакомство с законом распределения дискретной случайной величины. Общая характеристика таблицы значений эмпирической плотности относительных частот и эмпирической функции распределения. Рассмотрение способов вычисления выборочной средней выборки.
контрольная работа, добавлен 17.03.2016Знакомство 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 29.03.2018