телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАТовары для дачи, сада и огорода -5% Одежда и обувь -5% Сувениры -5%

все разделыраздел:Экономика и Финансыподраздел:Экономико-математическое моделирование

Классический метод наименьших квадратов

найти похожие
найти еще

Горшок торфяной для цветов.
Рекомендуются для выращивания крупной рассады различных овощных и цветочных, а также для укоренения саженцев декоративных, плодовых и
6 руб
Раздел: Горшки, ящики для рассады
Наклейки для поощрения "Смайлики 2".
Набор для поощрения на самоклеящейся бумаге. Формат 95х160 мм.
19 руб
Раздел: Наклейки для оценивания, поощрения
Ночник-проектор "Звездное небо и планеты", фиолетовый.
Оригинальный светильник - ночник - проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фонариков) 2) Три
330 руб
Раздел: Ночники

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Если между исследуемыми переменными в исходном масштабе является линейной, то процесс стандартизации не нарушает этой связи, поэтому стандартизированные переменные будут связаны между собой линейно: Неизвестные коэффициенты данной функции можно определить с помощью классического метода наименьших квадратов для линейной модели множественной регрессии. В этом случае минимизируется функционал F вида: В результате минимизации данного функционала получим систему нормальных уравнений, переменными в которой будут являться парные коэффициенты корреляции между факторными и результативной переменной. Такой подход основывается на следующем равенстве: Система нормальных уравнений для стандартизированной модели множественной регрессии имеет вид: В связи с тем, что полученная система нормальных уравнений является квадратной (количество уравнений равняется количеству неизвестных переменных), то оценки коэффициентов можно рассчитать с помощью метода Крамера, метода Гаусса или метода обратных матриц. Рассчитанные из системы нормальных уравнений b-коэффициенты в стандартизированном масштабе необходимо перевести в масштаб исходных данных по формулам: Рассмотрим метод Гаусса решения квадратных систем линейных уравнений

скачать реферат Коллокационная модель прогнозирования количественных характеристик основных финансовых инструментов фондового рынка

Дальнейшее обобщение теории коллокации связано с применением к объектам стохастической природы и вслед за работами Г. Морица (на-пример: Mori z H. Leas -Squares Colloca io // Reviews of Geophysics a d Space Physics. V. 16. o. 3. Aug. 1978. P. 421-430) под коллокацией понимается обобщение метода наименьших квадратов на случай бесконечномерных гильбертовых пространств.). Коллокационная модель прогнозирования сохраняет основные преимущества классических регрессионных моделей - инвариантность по отношению к линейным преобразованиям исходных данных и результатов, оптимальность решения (в смысле наиболее точного прогноза из всех возможных вариантов линейных решений на основе заданных исходных данных) - и имеет дополнительные достоинства: результат не зависит от числа оцениваемых величин; как наблюдаемые, так и оцениваемые величины могут быть разнородными (иметь различную физическую, экономическую или математическую природу). Коллокационная модель может быть использована не только для построения оптимального прогноза однородных данных, но и для оценивания любых интересующих характеристик финансовых инструментов фондового рынка по неоднородной исходной информации (доходностей, курсов, объемов продаж, индексов и т.д.). Потребность в прогнозировании как специфическом научно-прикладном анализе (нацеленном на будущее или учитывающем неопределенность, связанную с отсутствием или неполнотой информации) возникает со стороны самых разнообразных областей человеческой деятельности – политики, международных отношений, экономики, финансов и т.д. Предвидение вероятного исхода событий дает возможность заблаговременно подготовиться к ним, учесть их положительные и отрицательные последствия, а если это возможно – вмешаться в ход развития, что особенно важно в финансовой сфере, подверженной различного рода рискам.

Мебель для кукол "Столовая Конфетти".
Столовая "Конфетти" - это игровой набор, состоящий из стола, четырех стульев, а также посуды: бокалов, тарелок, столовых
437 руб
Раздел: Кухни, столовые
Мозаика-шнуровка (арт. Д421).
Классическая мозаика – это хорошо. Но мы предлагаем вариант еще интереснее – мозаика-шнуровка. В комплекте девять ярких карточек, на
1164 руб
Раздел: Шнуровки из пластика и пластмассы
Логический теремок.
Прекрасная развивающая и обучающая игрушка для Вашего малыша. Развивает логику, моторику рук, а также восприятие цвета и формы. Цвет
672 руб
Раздел: Сортеры, логические игрушки
 Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Следовательно, порядок разностных операторов, являющихся постоянными для данного временного ряда, определяет степень уравнения тренда: y=bj*tj. Оценки неизвестных коэффициентов уравнения тренда рассчитываются с помощью классического метода наименьших квадратов. Если тренд временного ряда можно аппроксимировать линейной функцией, то её коэффициенты можно рассчитать с помощью метода моментов. При этом в модель вводится новая переменная времени T, началом координат которой является середина временного ряда. Таким образом, её сумма по всем элементам равняется нулю. Для временного ряда, количество уровней которого является нечётным, переменная T=0 соответствует середине данного ряда. Выше нулевого уровня проставляются числа -1, -2, -3,., а ниже данного уровня числа +1, +2, +3, Для временного ряда, количество уровней которого является чётным, числа -1, -2, -3 и т. д. проставляются до середины ряда, а числа +1, +2, +3 ставятся после середины ряда. Линейная модель регрессии с учётом новой переменной принимает вид: yt=a+b*Tt+et

скачать реферат Происхождение и развитие солнечной системы

Спор о природе открытого объекта продолжался до 1787 г., когда Гершель открыл два спутника Урана: Оберон и Титанию. Открытие Нептуна стало триумфом теории тяготения Ньютона. Анализируя неравенства в движении Урана, Бессель в Кенигсберге в 1840 г., Адамс в Кембридже в 1841 г. и Леверье во Франции в 1845 г. независимо друг от друга рассчитали орбиту планеты, ответственной за эти возмущения. 23 сентября 1846 г. Галле и д . Короткопериодические кометы делятся на семейства по признаку планеты-гиганта, определяющей динамику кометы. В настоящее время известно около 180 короткопериодических комет. Большинство из них принадлежит семейству Юпитера. Самая многочисленная популяцию малых тел Солнечной системы — астероиды. Первый астероид — Церера — был открыт в первый день XIX века сицилийским астрономом Пиацци. Хотя открытие и носило случайный характер, оно послужило толчком к разработке Гауссом классического метода определения орбит по трем наблюдениям и метода наименьших квадратов, благодаря которым удалось вычислить орбиту и переоткрыть Цереру спустя почти год после первых наблюдений.

 Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Оценка доставляемая процедурой (19) метода наименьших квадратов, может быть вычислена в процессе решения системы двух линейных алгебраических уравнений: Данная система называется системой нормальных уравнений. Ее коэффициенты и свободные члены определяются по правилам: [x] = x1 + x2 ++ xn, [y] = y1 + y2 ++ yn, (24) x2] = x12 + x22 ++ xn2, [xy] = x1*y1 + x2*y2 + + xn*yn. Явный вид решения системы (23): 13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии Предположим, что в ходе регрессионного анализа была установлена линейная взаимосвязь между исследуемыми переменными х и у, которая описывается моделью регрессии вида: В результате оценивания данной эконометрической модели определяются оценки неизвестных коэффициентов. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). Метод наименьших квадратов позволяет получить такие оценки параметров b0 и b1, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака y от расчетных (теоретических) минимальна: В процессе минимизации функции (1) неизвестными являются только значения коэффициентов b0 и b1, потому что значения результативной и факторной переменных известны из наблюдений

скачать реферат Ортогональные полиномы и кривые распределения вероятностей

Издательство Академии Наук УзССР, 1961 Суетин П.К. Классические ортогональные многочлены. М.: издательство “Наука”, 1976 Хинчин А. Я. Цепные дроби. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1961 Хотимский В. И. Выравнивание статистических рядов по методу наименьших квадратов (способ Чебышева). М.: Государственное статистическое издательство, 1959

скачать реферат Метод выделения единичных вызванных потенциалов из электроэнцефалограммы без использования шаблона

С практической точки зрения, выделение ЕВП представляет уникальную возможность использования ВП для диагностики кратковременных сдвигов функционального состояния, для оценки субъективной значимости отдельных стимулов и уровня внимания к ним. В настоящее время задача выделения ЕВП и увеличения отношения сигнал/шум решается методами цифровой линейной и двумерной фильтрации, усреднением и регистрацией ВП с учетом характера фоновой активности , разложением реализаций ВП по разным системам базисных функций . Классическим приемом оценки ЕВП можно считать использование усредненного ВП или его отдельных компонентов в качестве шаблона и поиск последнего в отдельных реализациях ВП по методу наименьших квадратов или по максимуму значения кросскорреляционной функции . Определенного улучшения в этом способе можно достигнуть, предварительно пропустив реализации ВП через ряд узкополосых полосовых фильтров . Общей чертой и основным недостатком существующих методов выделения ЕВП является необходимость априорных сведений о форме ВП или о его частотном спектре.

скачать реферат Методы решения систем линейных уравнений

В методе наименьших квадратов, в качестве нормы рассматривают дискретную норму Гаусса: (45) Очевидно, что эта норма минимальна тогда, когда минимально подкоренное выражение, т.е. сумма квадратов невязок . (46) Условия существования минимума для функций специального вида имеют вид: , (47) т.е. задача сводится, как и в общей теории приближений, к решению системы нормальных уравнений. Для примера рассмотрим уравнений с тремя неизвестными, система условных уравнений имеет вид: (48) Тогда система соответствующих нормальных уравнений имеет вид: (49) Решение системы (49) дает решение задачи (48) наилучшим приближением, в смысле дискретной нормы Гаусса. Замечания: 1) классический метод Гаусса, метод Гаусса с выбором главного элемента, метод Якоби и метод минимизации невязки являются общими методами и применяются для определения решения невырожденных систем линейных уравнений, когда ведущие (большие по модулю) элементы матрицы системы расположены в окрестности главной диагонали (система хорошо обусловлена), если же система плохо обусловлена, тогда нужно менять соответствующую модель, чтобы она приводила к приемлемой системе уравнений; 2) для ускорения сходимости методов разработаны специальные методы – метод Гаусса-Зейделя, методы релаксации и др., которые применимы лишь для узкого класса систем – с симметрической, положительно-определенной матрицей; с ненулевыми диагональными элементами; 3) для нужд разностных уравнений разработаны специальные алгоритмы прогонки Томаса, которые являются «экономными» методами Гаусса для трехдиагональных матриц системы линейных уравнений. Литература Т. Шуп. Решение интегральных задач на ЭВМ. Мир., М.,2002 Л. Коллатц, Ю. Альберхт. Задачи по прикладной математике. Мир., М.,1998. Т.А. Обгадзе. Элементы математического моделирования. Учебное пособие. Грузинский Политехнический Институт им. В.И. Ленина, Тбилисси, 1999.

скачать реферат Математическое моделирование

Иногда в данное поле корреляции значительно лучше впишется некоторая кривая. Таким образом из технологического опыта может следовать, что связь между аргументом и функцией имеет криволинейный характер. Возможно, что аппроксимация производственных данных в виде кривой точнее отражала бы существующую взаимосвязь. КРИВОЛИНЕЙНАЯ ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ Аппроксимация кривой выполняется тем же путем с использованием метода наименьших квадратов, что и выравнивание по прямой линии . Линия регрессии должна удовлетворять условию минимума суммы квадратов расстояний до каждой точки корреляционного поля. В данном случае в уравнении (1) у представляет собой расчетное значение функции, определенное при помощи уравнения выбранной криволинейной связи по фактическим значениям х j. Например, если для аппроксимации связи выбрана парабола второго порядка, то y = а b x cx2, ( 14 ) .а разность между точкой, лежащей на кривой, и данной точкой корреляционного поля при соответствующем аргументе можно записать аналогично уравнению (3) в виде (yj = yj ( ( a bx cx2) ( 15 ) При этом сумма квадратов расстояний от каждой точки корреляционного поля до новой линии регрессии в случае параболы второго порядка будет иметь вид: S 2 = ( (yj 2 = ( 2 ( 16 ) Исходя из условия минимума этой суммы, частные производные S 2 по а, b и с приравниваются к нулю.

Настольный органайзер "BR", 9 предметов, черный/фиолетовый.
Стильный дизайн. Размер – 16,1x16,1x8,4 см. Материал корпуса – пластик. Цвет – черно-фиолетовый. Количество отделений – 11. Вращающаяся
766 руб
Раздел: Настольные канцелярские наборы
Микроскоп карманный детский (арт. DE 0177).
Вы не знаете, как развить у ребенка интерес к учебе? Малышу скоро идти в школу, но он совершенно равнодушен к обучающим занятиям?
333 руб
Раздел: Микроскопы
Умные кубики. Уши, лапы и хвосты. 50 игр для развития интеллекта.
IQ-кубики «Уши, лапы и хвосты» — это универсальный набор для развития дошкольника. Выполняя игровые задания, ребёнок учится
304 руб
Раздел: Развивающие игры с кубиками
скачать реферат СИНГУЛЯРНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ В ЛИНЕЙНОЙ ЗАДАЧЕ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

Задача заключается в том, чтобы провести через эти точки прямую таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений была минимальна. Запишем уравнение, описывающее проведение прямой по результатам измерений. Мы получаем переопределенную систему: или Xb=y. Нам понадобится матрица X X и обратная к ней: Тогда решение b=(X X)-1X y по методу наименьших квадратов будет иметь вид Таким образом, оптимальная прямая задается уравнением Метод точечной квадратичной аппроксимации (метод наименьших квадратов) не предполагает, что мы должны приближать экспериментальные данные лишь с помощью прямых линий. Во многих экспериментах связи могут быть нелинейными, и было бы глупо искать для этих задач линейные соотношения. Пусть, например, мы работаем с радиоактивным материалом. Тогда выходными данными у являются показания счетчика Гейгера в различные моменты времени . Пусть наш материал представляет собой смесь двух радиоактивных веществ, и мы знаем период полураспада каждого из них, но не знаем, в каких пропорциях эти вещества смешаны.

скачать реферат Теория статистики (Станкин)

Для определения параметров уравнений используется метод наименьших квадратов, на основании которого строится соответствующая система уравнений. Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции: r = , а при криволинейной зависимости с помощью корреляционного отношения: ( = . Расчет коэффициентов регрессии несколько осложняется, если ряды по исследуемым факторам сгруппированы, а связь криволинейная. Если зависимость между двумя факторами выражается уравнением гиперболы , то система уравнений для определения параметров a0 и a1 такова: a0 a1S. Для определения параметров уравнения регрессии, выраженного степенной функцией = lga0 a1lgx, отсюда система уравнений для определения параметров запишется: ?lga0 a1Slgx = Slgy; lga0Slgx a1S(lgx)2 = Slgy?lgx. Зависимость между тремя и более факторами называется множественной или многофакторной корреляционной зависимостью. Линейная связь между тремя факторами выражается уравнением: = a0 a1x a2z, а система нормальных уравнений для определения неизвестных параметров a0, a1, a2 будет следующей: a0 a1Sx a2Sz = Sy; a0Sx a1Sx2 a2Szx = Syx; a0Sz a1Sxz a2Sz2 = Syz.

скачать реферат Глобальная история Вселенной (физика)

По инициативе Римской гравитационной волновой группы под руководством г. Пиццеллы был проведен совместный статистический анализ шумовых фонов Римского неохлажденного детектора, работающего в период появления Сверхновой и нейтринного телескопа под Монбланом. Римский детектор зарегистрировал возрастание шума в момент, коррелированный по времени с пятью нейтринными всплесками на Монблане. Причем уже простейшая взаимная фильтрация данных по методу наименьших квадратов обнаружила факт опережения «гравитационного сигнала» по отношению к «нейтринному сигналу» примерно на 1,5 секунды. Это позволяет дать оценку массы покоя нейтрино на уровне ~10эВ. К моменту написания данной статьи выполнен объемный статистический анализ, обнаруживающий значимую корреляцию данных, комбинируемых с помощью различных взаимоподдерживающих тестов. Корреляция свидетельствует о существовании объективного глобального возмущающего источника, действие которого локализовано в двухчасовом интервале вокруг момента регистрации пятикомпонентного нейтринного сигнала монблановского детектора.

скачать реферат Экономико-математическое моделирование

Имитационное моделирование. 5.1. Понятие о вероятностных системах и процессах. 5.2. Имитационное моделирование систем и процессов. 5.3. Имитационная модель и ее структура. 5.4. Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний). Тема 6. Методы и модели управления запасами. 6.1. Основные определения и понятия теории управления запасами. 6.2. Классификация систем снабжения и их моделей. 6.3. Стратегия управления запасами. 6.4. Детерминированная ЭММ управления запасами с фиксированным спросом. 6.5. Модель управления запасами при случайном спросе. 6.6. ЭММ управления запасами с ограничениями на складские помещения. Тема 7. ЭММ систем массового обслуживания. 7.1. Основные понятия и определения. 7.2. Классификация и обозначение СМО. 7.3. Основные характеристики системы массового обслуживания. Тема 8. ЭММ и модели АСУ. 8.1. Основные характеристики и классификация АСУ 8.2. ЭММ расчета эффективности АСУ. Тема 9. Эконометрические модели и их применение в экономике. 9.1. Основные понятия об эконометрических моделях и корреляционном анализе. 9.2. Метод наименьших квадратов (МНК). 9.3. Использование качественных показателей в эконометрических моделях. Тема 10. Обзор прикладных пакетов программ Тема 1.

скачать реферат Математический анализ

Легко видеть, сто функция    является требуемым многочленом степени ; он равен 1, если x=xj и 0, когда x=xi, i     — разделённая разность 2-го порядка и т.д. Значения P (x) в узлах совпадают со значениями f(x) Фактически формулы Лагранжа и Ньютона порождают один и тот же полином, разница только в алгоритме его построения. Сплайн-аппроксимация Другой метод аппроксимации — сплайн-аппроксимация — отличается от полиномиальной аппроксимации Лагранжем и Ньютоном. Сплайном называется функция, которая вместе с несколькими производными непрерывна на отрезке , а на каждом частном интервале этого отрезка в отдельности являются некоторым многочленом невысокой степени. В настоящее время применяют кубический сплайн, то есть на каждом локальном интервале функция приближается к полиному 3-го порядка. Трудности такой аппроксимации связаны с низкой степенью полинома, поэтому сплайн плохо аппроксимируется с большой первой производной. Сплайновая интерполяция напоминает лагранжевую тем, что требует только значения в узлах, но не её производных. Метод наименьших квадратов Предположим, что требуется заменить некоторую величину и делается измерений, результаты которых равны xi=x ei (i=1, 2, , ), где ei — это ошибки (или шум) измерений, а х — истинное значение.

Набор фломастеров "Cappi", 12 цветов.
Фломастеры созданы с учетом особенностей детской руки и повышенных требований к удобству и безопасности. Не высыхают без колпачка 24 часа.
733 руб
Раздел: 7-12 цветов
Портфель "Megapolis", А4, 12 отделений, серый.
Используется для хранения и транспортировки большого колличества документов, сгруппированных по темам. Закрывается на надёжный пластиковый
517 руб
Раздел: Папки-портфели, папки с наполнением
Трикотажная пеленка кокон "Bambola" (цвет: бежевый).
Состав: интерлок, хлопок 100%. Возраст: 0-3 месяца.
381 руб
Раздел: Пелёнки
скачать реферат Обработка результатов экспериментов и наблюдений

Как видно из записи, числитель не будет содержать выражения (х ( хi), а знаменатель ( (хi ( хi), т.е. выражений, обращающих числитель и знаменатель в нуль. Искомый многочлен будет равен сумме , т.е. снова в каждой точке хi одно из слагаемых принимает нужное значение yi, а все остальные обращаются в нуль. В развернутом виде. Полученная формула называется интерполяционной формулой Лагранжа. Используя формулу Лагранжа запишем многочлен F (х) для разобранного выше примера. . Получили тоже самое выражение, что и ранее. Контрольные вопросы1. Назначение графического метода обработки результатов; 2. Сущность графического метода обработки результатов; 3. Понятие и назначение функциональной шкалы; 4. Выбор масштаба функциональной шкалы; 5. Сущность аппроксимации методом средних; 6. Сущность аппроксимации методом наименьших квадратов; 7. Принципиальное отличие метода интерполирования от метода наименьших квадратов. 4.ОСНОВЫ НОМОГРАФИИ Номография ( слово греческое. Номос ( закон, графо ( пишу, черчу. В буквальном переводе это слово означает (черчение закона(. Своей задачей номография ставит построение специальных графиков ( номограмм, служащих для решения различных уравнений.

скачать реферат Экзаменационные билеты по математике

Чему равна вероятность ? 81) Найти матрицу А-1, обратную к матрице . Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИКА (углубленный курс) Билет № 17 1) Сформулировать достаточное условие наличия экстремума функции двух переменных. 82) Как по таблице статистического распределения выборки строится полигон для дискретных вариационных рядов? 83) Вычислить . 84) Найти общее решение . 85) X~ (2,3); Y~ (1,4). Какое распределение имеет их сумма Z=X Y? 86) Вычислить определитель матрицы А=методом Гаусса. Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИКА (углубленный курс) Билет № 18 1) Что называется частным решением дифференциального уравнения первого порядка? 87) По какой формуле вычисляется по выборке доверительный интервал для среднего значения ( нормального распределения в случае, когда среднеквадратическое отклонение распределения ( известно? По какой формуле вычисляется по выборке доверительный интервал для среднего значения нормального распределения в случае, когда среднеквадратическое отклонение распределения неизвестно? 88) Вычислить приближенно , используя полный дифференциал. 89) Найти общее решение . 90) Данные о прибыли, полученной в течение месяца, за последние 5 месяцев оказались следующими: С помощью метода наименьших квадратов по этим точкам строится прямая.

скачать реферат Оптимизация размера нейросети обратного распространения

Согласно этой теореме, достоверность гипотезы пропорциональна её успеху, а также её априорной вероятности , известной из других соображений, не относящихся к данной серии наблюдений: (1) Наилучшая модель определяется максимизацией . Условием максимума вероятности является минимум ошибки данных на обучающем наборе данных. Наиболее широко используемым методом минимизацией ошибки данных, является метод наименьших квадратов (МНК). В предлагаемом критерии используется модифицированная оценка ошибки по МНК , имеющая вид: и (2) где - среднеквадратичная ошибка, – количество примеров в наборе данных используемых для обучения, - допуск на точность отклика нейросети (выраженный в процентах), p – количество правильных ответов нейросети на обучающем наборе данных, Kd – значение оценки ошибки данных. Для максимизации вероятности , в предлагаемом критерии используется известный факт из теории автоматического регулирования - чем меньше колебательность переходного процесса, тем больше устойчивость регулятора. Как показано в работе , устойчивость модели напрямую связана с обобщающей способностью модели (нейросети). Оценка колебательности функции ошибки нейросети имеет вид: (3) где – количество примеров в наборе данных используемых для обучения, - допуск на точность отклика нейросети выраженный в процентах, F - количество колебаний функции ошибки данных (численно равное количеству раз смены знака ошибки, на обучающем наборе данных), f – неравномерность колебаний функции ошибки данных, K – значение оценки колебательности функции ошибки нейросети.

скачать реферат Трансформации социально-экономических систем в КНР и Венгрии

Регрессионным анализом называется метод статистического анализа зависимости случайной величины у от переменных , рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения xj. Предполагается, что случайная величина у имеет нормальный закон распределения с условным математическим ожиданием ?, являющимся функцией от аргументов xj и постоянной, не зависящей от аргументов дисперсий (2. Наиболее часто встречаются следующие виды уравнений регрессии: - гипербола - степенное Полиномиальное, гиперболическое и степенное уравнения приводятся к линейному. А. Простейшее линейное уравнение регрессии. а) Оценка уравнения регрессии. Предполагаем, что в «среднем» у есть линейная функция от х, т.е. уравнение регрессии имеет вид: - условное математическое ожидание М(у/х); - коэффициенты, которые необходимо оценить по результатам выборочных наблюдений. Оценить - это значит найти их оценки по выборке (оценки обозначают как в0 и в1). Говорят, что имеем оценку уравнения, т.е. в0 и в1 – найденны, например, методом наименьших квадратов.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.