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
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты

РАСПРОДАЖАТовары для детей -5% Видео -5% Красота и здоровье -5%

все разделыраздел:Экономика и Финансыподраздел:Экономико-математическое моделирование

Парная регрессия

найти похожие
найти еще

Брелок LED "Лампочка" классическая.
Брелок работает в двух автоматических режимах и горит в разных цветовых гаммах. Материал: металл, акрил. Для работы нужны 3 батарейки
131 руб
Раздел: Металлические брелоки
Пакеты с замком "зиплок" (гриппер), комплект 100 штук.
Быстрозакрывающиеся пакеты с замком "зиплок" предназначены для упаковки мелких предметов, фотографий, медицинских препаратов и
179 руб
Раздел: Гермоупаковка
Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
208 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки

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

По её виду можно судить не только о наличии, но и о форме зависимости между изучаемыми переменными; 2) на основе теоретического и логического анализа природы изучаемых явлений, их социально-экономической сущности; 3) определение аналитической формы зависимости между переменными экспериментальным путём. При исследовании зависимости между двумя переменными чаще всего используется линейная форма связи. Это связано с двумя обстоятельствами: 1) чёткая экономическая интерпретация параметров линейной модели регрессии; 2) в большинстве случаев нелинейные модели регрессии преобразуются к линейному виду. Общий вид модели парной регрессии зависимости переменной у от переменной х: yi=b0+b1xi+ei, где yi результативные переменные, xi факторные переменные, b0, b1 параметры модели регрессии, подлежащие оцениванию; ei случайная ошибка модели регрессии. Данная величина является случайной, она характеризует отклонения реальных значений результативных переменных от теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии. Присутствие случайной ошибки в модели регрессии порождено следующими источниками: 1) нерепрезентативность выборки

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.

Размягчитель мяса (тендерайзер) "Bayerhoff", вертикальный (черный).
Размягчитель мяса (тендерайзер) - это современный инструмент для размягчения мяса. Сокращает время маринования на 80%. Уменьшает время
313 руб
Раздел: Молотки для мяса, тендерайзеры
Карандаши цветные "Jumbo. MAXI", 12 цветов.
Высококачественные карандаши. Яркая упаковка с изображениями лошадей обязательно понравится детям. Легко затачивается. Очень мягкий
496 руб
Раздел: 7-12 цветов
Настольная игра "Большая стирка" для детей.
Интернациональная игра про поиск парных носков после стирки. Высыпаем все носки в кучу и начинаем дружно в ней копаться. Первый, кто
455 руб
Раздел: Игры на ловкость
 Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Ковариацией называется показатель тесноты связи между переменными х и у, который рассчитывается по формуле: где Pсреднее арифметическое значение произведения факторного и результативного признаков; Основными свойствами показателя ковариации являются: а) ковариация переменной и константы равна нулю, т. е. cov(x,C)=0 (C=const); б) ковариация переменной с самой собой равна дисперсии переменной, т. е. Cov(e,e)=G2(e). По этой причине на диагонали ковариационной матрицы случайных ошибок нормальной линейной модели парной регрессии располагается дисперсия случайных ошибок; 4) случайная ошибка модели регрессии подчиняется нормальному закону распределения: ei~N(0, G2). 11. Критерии оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии В ходе регрессионного анализа была подобрана форма связи, которая наилучшим образом отражает зависимость результативной переменной у от факторной переменной х: y=f(x). Необходимо оценить неизвестные коэффициенты модели регрессии b0bn. Для определения оптимальных коэффициентов модели регрессии возможно применение следующих критериев: 1) критерий суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений результативной переменной у от теоретических значений b (рассчитанных на основе функции регрессии f(x)): Данный критерий определения оптимальных коэффициентов модели регрессии получил название метода наименьших квадратов или МНК

скачать реферат Теория статистики

Методы изучения статистической связи: метод параллельных рядов, аналитические группировки, графический метод, балансовый метод. Частная и множественная корреляция. Основные предпосылки и задачи применения корреляционно-регрессионного анализа. Параметрические методы определения тесноты связи. Методы исчисления и границы изменения. Линейный коэффициент корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Множественный коэффициент корреляции. Частные коэффициенты корреляции. Непараметрические методы определения тесноты связи количественных и качественных признаков. Методы исчисления и границы изменения. Коэффициент Фехнера. Коэффициент корреляции рангов Спирмена. Коэффициенты ассоциации и контингенции. Коэффициент конкордации. Занятие 2. Регрессионный метод анализа связи. Выбор формы уравнения регрессии для анализа экономических явлений. Линейная парная регрессия. Определение параметров уравнения и их значимости. Проверка гипотез корреляционной связи. Возможности корреляционно-регрессионного метода анализа социально-экономических явлений. Тема IX. Анализ рядов динамики. Занятие 1. Понятие о рядах динамики.

 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 Исследование моделей

В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз. Для любого экономического субъекта возможность прогнозирования ситуации означает, прежде всего, получение лучших результатов или избежание потерь, в том числе и в государственной политике. Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического процесса и объекта. Эта модель выражает закономерности экономического процесса в абстрактном виде с помощью математических соотношений. Использование математического моделирования в экономике позволяет углубить количественный экономический анализ, расширить область экономической информации, интенсифицировать экономические расчеты. Применение экономико-математических методов и моделей позволяет существенно улучшить качество планирования и получить дополнительный эффект без вовлечения в производство дополнительных ресурсов. Для исследования и выбора рабочей модели используется теоретическая часть: Парная регрессия- это уравнение связи двух переменных у и х: у= у показательной 0,64 и у равносторонней гиперболы 0,6816.

скачать реферат Регрессионный анализ в моделировании систем. Исследование посещаемости WEB сайта (Курсовая)

При наличии результатов наблюдений над парами Xi и Yi предварительно вычисляются средние значения My и Mx, а затем производится оценка коэффициента b в виде b = что следует из определения коэффициента корреляции. После этого вычисляется оценка для a в виде {2 - 16} и производится проверка значимости полученных результатов. Таким образом, регрессионный анализ является мощным, хотя и далеко не всегда допустимым расширением корреляционного анализа, решая всё ту же задачу оценки связей в сложной системе. Теперь более подробно рассмотрим множественную или многофакторную регрессию. Нас интересует только линейная модель вида: Y=A0 A1X1 A2X2 .AkXk. Изучение связи между тремя и более связанными между собой признаками носит название множественной (многофакторной) регрессии. При исследовании зависимостей методами множественной регрессии задача формулируется так же, как и при использовании парной регрессии, т. е. требуется определить аналитическое выражение связи между результативным признаком (У) и факторными признаками (х1 х2, х3 ., х ) найти функцию: Y=f(х1. Х2., х ) Построение моделей множественной регрессии включает несколько этапов: • выбор формы связи (уравнения регрессии): • отбор факторных признаков: • обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных оценок.

скачать реферат Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом. Задачами регрессионного анализа являются а) установление формы зависимости; б) определение функции регрессии и на этой основе установление характера и степени влияния аргументов на функцию. Существуют следующие виды регрессии. 1) Относительно числа переменных, включенных в регрессионную модель различают: > парную регрессию; > множественную регрессию. 2) Относительно характера регрессионной связи различают: > положительную регрессию; > отрицательную регрессию. 3) Относительно формы зависимости различают: > линейную регрессию; > нелинейную регрессию. Сущность корреляционного и регрессионного методов анализа состоит в усреднении значений включенных в модель переменных, которые имеют количественное выражение. Корреляционный и регрессионный анализ тесно связаны между собой. В практике современного статистического анализа они не могут существовать друг без друга. Это и понятно, поскольку оценка степени и силы связи без последующего моделирования взаимосвязи не представляет особого интереса, а само моделирование зависимости осуществляется на основе использования различных показателей корреляции как для предварительного анализа информации, так и для характеристики адекватности модели.

скачать реферат Курс лекций за первый семестр

§1.Понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность. 2 §2. Признаки единиц статистической совокупности, их классификация. 2 §1. Понятие статистического наблюдения, его подготовка. 4 §2. Виды статистического наблюдения. 5 §3. Ошибки наблюдения 6 §4. Сводка и группировка 6 §5. Виды статистических группировок 6 §6. Статистические таблицы 7 §7. Статистические графики 8 §1. Фактическое и теоретическое распределение 21 §2. Кривая нормального распределения. 21 §3. Проверка гипотезы о нормальном распределении. 21 §4. Критерии согласия: Пирсона, Романовского, Колмогорова. 21 §5. Практическое значение моделирования рядов распределения. 22 §1. Понятие выборочного наблюдения. Причины его применения. 23 §3. Ошибки выборочного наблюдения. 24 §4. Задачи выборочного наблюдения 25 §5. Распространение данных выборочного наблюдения на генеральную совокупность. 26 §6. Малая выборка. 26 §1. Понятие корреляционной связи и КРА. 27 §2. Условия применения и ограничения КРА. 27 §3. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов. 28 §4. Применение парного линейного уравнения регрессии. 29 §6. Множественная корреляция. 32 Тема 1.: Введение в статистику. 1. понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность. 2. признаки единиц статистической совокупности, их классификация. 3. предмет и метод статистики.§1.Понятия статистики, статистическая закономерность и совокупность.Слово статистика происходит от латинского “s a us” в переводе – состояние, положение вещей.

Мебель для кукол "Столовая Конфетти".
Столовая "Конфетти" - это игровой набор, состоящий из стола, четырех стульев, а также посуды: бокалов, тарелок, столовых
426 руб
Раздел: Кухни, столовые
Набор мебели Ника "Хочу все знать" (стол + мягкий, моющийся стул).
В комплект входит стол и стул с мягким сиденьем. Материалы: металл окрашенный, цветная ламинированная ДСП, пластмасса. Для детей от 3 до 7
1242 руб
Раздел: Наборы детской мебели
Пакеты фасовочные в евроупаковке, 25х40 см (1000 штук), 8 мкм.
Пакеты фасовочные из пищевого полиэтилена низкого давления, используется для фасовки, хранения и перевозки пищевых и непищевых
368 руб
Раздел: Пакеты для продуктов
скачать реферат Шпоры по эконометрике

К ошибкам спецификации относятся неправильный выбор той или иной математической функции для, и недоучет в уравнении регрессии какого- либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии вместо множественной. Ошибки выборки - исследователь чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Ошибки измерения практически сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками. Основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели. В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен тремя методами: графическим, аналитическим и экспериментальным. Графический метод основан на поле корреляции. Аналитический метод основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков. Экспериментальный метод осуществляется путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях. Если фактические значения результативного признака совпадают с теоретическими у =, то Docm =0. Если имеют место отклонения фактических данных от теоретических (у — .

скачать реферат Лекции экономанализ

В России переменные расходы изменяются прямопропорционально увеличению объема производства (это допустимо в релевантных объемах). Реально таких затрат очень мало, а на единицу продукции они постоянные. Вообще эти расходы могут быть разделены на: дегрессивные (темп изменения затрат отстает от темпов увеличения объема производства); прогрессивные (темп изменения опережает темп увеличения объема производства); пропорциональные. Для того, чтобы проанализировать причины изменения расходов важно знать характер их поведения. Регрессионный анализ позволяет оценить степень реагирования затрат на изменение объема производства. Определяется коэффициент регрессии (0;1), характеризующий степень зависимости группы затрат от объема производства. Метод наименьших квадратов предполагает уравнение парной регрессии: у=а0 а1 х, где а0и а1- соответственно переменная и постоянная часть затрат. Метод высшей и низшей точки также позволяет из затрат выделить переменную и постоянную часть. Кроме того характер поведения затрат используется в анализе безубыточности.

скачать реферат Математическое моделирование

В качестве таких гипотез рассматриваются линейная и нелинейная регрессионные модели, каждая из которых может быть парной (только две переменных - функция и аргумент) или множественной (одна функция и несколько аргументов). Относительно закона изменения независимых переменных xi не делается никаких ограничений – ЛИНЕЙНАЯ ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ Для нахождения теоретической линии регрессии по данным производственных замеров или специально поставленных экспериментов применяется метод наименьших квадратов, с помощью которого путем определенных вычислений находится уравнение y = f(x), соответствующее взаимосвязи рассматриваемых параметров. А именно, отыскивается теоретическая линия регрессии у по х, занимающая в корреляционном поле такое положение, при котором выполняется требование, чтобы сумма квадратов расстояний от этой линии до каждой точки в корреляционном поле являлась минимальной. При изображении корреляционного поля на графике по оси у откладывают значения функции, а по оси х — значения аргумента . Теоретическая линия регрессии у по х должна быть внесена в корреляционное поле таким образом, чтобы соблюдался принцип наименьших квадратов: где j— порядковый номер точки в исходном числовом материале: у j—измеренное значение функции для определенного значения аргумента (х); y'/--расчетное значение функции при заданной величине аргумента (х) в соответствии с теоретической их взаимосвязью.

скачать реферат Статистика

Его значение изменяется от до . Если коэффициент имеет знак минус, значит, связь обратная, если имеет знак плюс, то связь прямая. Близость к единице в том и в другом случае характеризует близость к функциональной зависимости. Таким образом, значение свидетельствует о прямой и достаточно тесной связи между величиной капитала и прибылью банка. Однако, чтобы это утверждать, необходимо дать оценку существенности линейного коэффициента корреляции, что можно выполнить на основании расчета -критерия Стьюдента: где линейный коэффициент корреляции число единиц в совокупности Для числа степеней свободы и уровня значимости 1% табличное значение , т.е. . Следовательно, с вероятностью можно утверждать, что в генеральной совокупности существует достаточно тесная прямо пропорциональная линейная зависимость между величиной капитала и прибылью банка. Уравнение парной регрессии Для выравнивания эмпирической линии регрессии (рисунок №1) необходимо найти теоретическое уравнение связи. На основании вычислений, произведенных в п.8, выравнивание можно производить по прямой, т.е. теоретическое уравнение связи, имеющее линейный характер, в общем виде будет иметь вид: Найти теоретическое уравнение связи – значит, в данном случае, определить параметры прямой.

скачать реферат Статистический пакет STATISTIKA

Для наглядности измерения всех связей в случае множественной корреляции целесообразно использовать корреляционную матрицу – матрицу из попарных коэффициентов корреляции. Регрессионный анализ Регрессионный анализ – вид статистического анализа, который состоит в представлении зависимости одних факторов от других в виде некоторой функции (уравнения регрессии) с помощью которой осуществляется прогнозирование и поиск ответа на вопросы «Что будет через какое-то время?» или «Что будет, если ?». В случае парной регрессии уравнение определяется по двум наборам данных, один из которых представляет значения зависимой переменной y, а другой – независимой переменной х. В случае множественной регрессии уравнение определяется по нескольким наборам данных, один из которых представляет значения зависимой переменной y, а другие независимыми переменными х1, х2, , xm. Получение уравнения регрессии происходит в два этапа: подбор вида функции и вычисление параметров функции. Выбор функции, в большинстве случаев, производятся среди линейной, квадратичной, степенной и др. видов функций (табл. 2). К функции предъявляются следующие требования: она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях и график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координаты всех экспериментальных точек от y-координат графика функции была ба минимальной (метод наименьших квадратов).

Магнитная игра для путешествий "Тангос. Животные".
Складывай тангос-пазл, где бы ты не находился! Тангос-пазл – удовольствие от традиционного танграма в компактном варианте. Отличное
462 руб
Раздел: Игры на магнитах
Шары для сухого бассейна, 100 штук.
Шары для сухого бассейна выполнены из гладкой пластмассы и окрашены в основные яркие цвета – красный, зеленый, синий, желтый. Количество
880 руб
Раздел: Шары для бассейна
Кружка с сердцем на дне (для правши или левши).
Пусть утро станет добрым! Кружка с забавной фигуркой на дне - это шанс вызвать улыбку близкого человека. По мере выпивания напитка фигурка
332 руб
Раздел: Оригинальная посуда
скачать реферат Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований

Математическая модель не способна к импровизации и не может приспособиться к изменениям внешней среды. Расчет корреляций и расчет регрессий - это два последовательных этапа одного и того же анализа данных, который в маркетинге принято называть корреляционно-регрессионным анализом. Они выполняются в аналитическом режиме, который предназначен, в первую очередь, для обеспечения последовательного режима правильной постановкой задачи и наиболее подходящей выборкой из имеющихся данных. Исследователь, применяющий корреляционно-регрессионный анализ, отбирает наиболее адекватные и представительные территории, периоды времени, объекты исследования, виды факторов и т.д. Аналитический режим имеет заданный .  Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координатных интервалов каждой переменной сравнения. Проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии. Так же как и корреляционный анализ, регрессионный имеет свои особенности и направленности. Для установления математической зависимости между двумя метрическими переменными – зависимой и независимой используется парная регрессия. Множественная регрессия используется для определения математической зависимости между двумя или больше независимыми переменными и зависимой переменной, выраженной с помощью интервальной или относительной шкал.

скачать реферат Кластерный анализ в портфельном инвестировании

Доказательством важности этого вопроса, а также отсутствия однозначно оптимальных решений, является изобилие всевозможных критериев отбора значимых компонент. Достаточно назвать такие известные методы, как расчет варимакс-критерия, -критерий, отбор при помощи -критерия Стьюдента и т.п. Очевидно, что вводить в модель очередной фактор целесообразно только в том случае, если он в достаточной степени понижает уровень энтропии, а, следовательно, увеличивает значение R-квадрат. Каким образом численно выразить прирост данной величины в зависимости от количества вводимых факторов? Рассмотрим эту проблему в свете коэффициентов последовательной детерминации. Пусть имеются факторов X1.X , предположительно влияющих на доходность инвестиционного портфеля. При вводе в уравнение регрессии фактора Xi показатель R-квадрат принимает некоторое определенное значение. Выберем фактор, при котором оно будет наибольшим: где P12 - коэффициент последовательной детерминации для данного фактора, ryx1 - парный коэффициент корреляции между доходностью и этим фактором.

скачать реферат Пространственные различия в эффективности избирательных компаний на выборах в Законодательное собрание Санкт-Петербурга 3-го созыва

Таблица 3 Успешность объединений и инкамбентов на выборах в ЗакС в 11 1998 г. Таблица 4 Средняя успешность кандидатов по партиям на выборах в ЗакС 12 в 2002 г. Таблица 5 Пол, возраст и образование избирателей, проголосовавших на выборах в ЗакС 3-го созыва 16 Таблица 6 Округа, в которых было получено максимальное количество голосов на выборах в ЗакС в 18 2002 году. Таблица 7 Округа с максимальными показателями индекса успешности 19 Таблица 8 Результаты парной корреляции. Объясняемая переменная – успешность кандидатов в депутатов на выборах в ЗакС в 2002 г. 19 Таблица 9 Результаты составной регрессии. Объясняемая переменная – успешность кандидатов в депутаты на выборах ЗакС 3-го созыва. 20 Таблица 10 Средние показатели, характерные для округов с разной степенью успешности. 22 Карты: Стр. Рисунок 1 Кандидаты – победители на выборах в ЗакС 3-го созыва (по 9 округам) Рисунок 2 Участие избирателей на выборах в ЗакС 3-го созыва (по 14 округам), в % Рисунок 3 Участие избирателей в 1-м туре выборов в ЗакС 2-го созыва 15 (по округам), в % Рисунок 4 Протестное голосование на выборах в ЗакС 3-го созыва (по 17 округам), в % Рисунок 5 Уровень успешности проведенных избирательных компаний в ЗакС 3-го созыва (по округам) 21 Рисунок 6 Уровень соперничества на выборах в ЗакС 3-го созыва (по 21 округам) Введение “Все кампании по выборам Законодательного собрания Санкт-Петербурга заканчивались одним парадоксом.

скачать реферат Конспект лекций по курсу ЭММ (Экономико-математические методы и модели)

Ур-ие регрессии бывают линейные и нелинейные. Сама регрессия бывает парная (зависимость между 1-им фактор признаком и результатом) и множественная. y = y(x) (1) (з. между 1-им ф. признаком и рез-ом) y = a bx (2)(парная линейная регрессия, т.к. х и у участвуют в 1-ой степени, а и b – параметры регрессии имеющие экономический смысл). Чтобы учесть возникающие помехи (погрешности в уравнении (2)) обычно пишут: у = a bx e, где e – искажение модели, учитывающее ряд других фактор признаков не явно участвующих в процессе. Существуют и другого вида регрессии: 1) Линейные – по фактор признаку. 2) Нелинейные – по параметрам. Например: (регрессия линейная, а и b под зн. log) Однако, часть нелинейных регрессий легко сводится к лин. регрессиям: Например: y = Ax B, где Однако, сущ. ур-ия регрессии не сводящиеся никаким способом к линейным. Например: (здесь регрессия нелинейная по фактор признаку х и по параметрам а и b) Теория корреляции учитывает тесноту связи между признаками х и у. Основными характеристиками служат: 1) линейный коэффициент парной корреляции; 2) средняя ошибка аппроксимации модели. 2.1. Общая классификация математических моделей и соответствующие подходы.

телефон 978-63-62978 63 62

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