Построение и анализ модели множественной регрессии
Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.
Подобные документы
Гипотеза о подчинении равномерному закону ста одноразрядных чисел. Вычисление коэффициентов линейной зависимости и множественной детерминации. Отношение среднеквадратической ошибки к среднему значению. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования.
курсовая работа, добавлен 22.11.2021Рассмотрение 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 25.02.2013- 103. Построение моделей
Построение адаптированной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезона. Адекватность построенной модели на основе исследования. Расчет экспоненциальной скользящей, индекса относительной силы, процентов с приближенным числом дней ссуды.
контрольная работа, добавлен 23.10.2012 Проверка гипотезы о нормальном распределении случайных величин по критерию Пирсона, анализ их зависимости. Построение полигона и гистограмм относительных частот. Определение выборочного коэффициента корелляции. Уравнения и графики прямых линий регрессии.
контрольная работа, добавлен 27.10.2011Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.
реферат, добавлен 20.05.2013Структурная схема линейной системы автоматического управления. Определение значения обратной передаточной функции второго звена. Построение графика переходного процесса S-модели с помощью пакета Матлаб. Проверка правильности проведенных преобразований.
лабораторная работа, добавлен 05.04.2016Эвристическое 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- 108. Регрессионный анализ
Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.11.2013 Генеральная и выборочная совокупности, формы представления эмпирических распределений. Статистический анализ выборочных совокупностей, необходимых для решения ряда задач в области физической культуры и спорта. Пример исследования корреляции и регрессии.
методичка, добавлен 09.06.2014Построение множества решений систем линейных неравенств. Поиск координат их угловых точек. Получение графической модели решения стандартной математической задачи. Проверка оптимальности опорного плана. Анализ этапов составление платежных матриц.
задача, добавлен 12.01.2013Рассмотрение задачи параметрического оценивания спектральной плотности мощности случайного процесса на основе построения линейной разностной модели временного ряда исследуемого случайного процесса. Использование процедуры статистического сглаживания.
статья, добавлен 28.01.2020Функциональная, 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 28.03.2020Построение дискретного аналога модели Ланчестера, описывающего поведение двух противоборствующих участников военного конфликта. Определение оптимального управляющего воздействия в армии как в соответствующей линейной дискретной управляемой системе.
статья, добавлен 16.05.2020Анализ принципов и механизмов функционирования искусственных организмов. Применение нейронных сетей и эволюционного моделирования при разработке проекта "Мозг анимата". Построение математической модели многоагентной системы автономных адаптивных агентов.
автореферат, добавлен 25.07.2018Множественный 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 31.07.2018Формулировка задачи управления системой. Выявление входных воздействий, выходных переменных, возмущающих и управляющих воздействий и управляемых переменных. Получение математической модели, описывающей динамику изучаемой системы. Анализ свойств системы.
задача, добавлен 27.03.2016Эксперимент 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- 118. Регрессионный анализ
Применение 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 12.12.2014 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 03.02.2018Расчет и проектирование дискретных систем управления. Построение графика логарифмических характеристик разомкнутой системы, с помощью Matlab. Характеристика замкнутой, линейной и динамической систем. Определение устойчивости периодического режима.
контрольная работа, добавлен 14.10.2015Связь параметрической идентификации модели с проведением эксперимента и обработкой экспериментальных зависимостей. Идентификация моделей с помощью регрессионного метода. Достоверность (адекватность) регрессионной модели. Дисперсия адекватности модели.
контрольная работа, добавлен 27.06.2013Организация учебного процесса при изучении дисциплины "Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ" на примере задачи оптимального производства продукции. Составление модели задачи линейного программирования. Поиск максимума линейной функции.
статья, добавлен 31.10.2016- 123. Теория вероятности
Применение локальной теоремы Муавра-Лапласа при решении задач. Составление закона распределения случайной величины, определение математического ожидания, дисперсии. Вычисление средней квадратической ошибки выборки. Построение эмпирических линий регрессии.
задача, добавлен 16.10.2017 Поле рассеяния исходных случайных величин. Оценка числовых характеристик для исходных случайных величин. Расчёт оценки плотности распределения вероятностей для исходных случайных величин. Расчёт оптимальной линейной регрессии для случайных величин.
курсовая работа, добавлен 16.11.2016Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента корреляции случайных величин. Построение регрессионной модели и интервальная оценка. Нахождение доверительного интервала для условного математического ожидания.
курсовая работа, добавлен 29.04.2015