DEFAULT 

Нелинейные модели регрессии реферат

Силантий 3 comments

Идентификация и оценка параметров системы уравнений. Литература 1. Прогнозирование величины прибыли с помощью построенной регрессионной модели. Расчет коэффициентов эластичности, корреляции, детерминации и F-критерия Фишера. В таком случае, пожалуйста, повторите заявку. В вектор S вводятся начальные значения коэффициентов a, b и c первого приближения.

Как выполнить нелинейный регрессионный анализ Для этой возможности требуются Настраиваемые таблицы и расширенная статистика. Из списка переменных в вашем активном наборе данных выберите одну численную зависимую переменную. Для построения выражения модели введите выражение в поле Модель или вставьте в это поле компоненты переменные, параметры, функции.

Идентифицируйте параметры в вашей модели, нажав кнопку Параметры. Логические условия нелинейная регрессия Параметры нелинейной регрессии Общие модели нелинейной регрессии Функция потерь нелинейной регрессии Ограничения на параметры нелинейной регрессии Сохранить новые переменные нелинейной регрессии Нелинейная нелинейные модели регрессии реферат Параметры Интерпретация результатов нелинейной регрессии Команда NLR: дополнительные возможности На уровень выше: Регрессия.

Информация, связанная с данной : NLR. Подробные примеры. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Нелинейные модели регрессии и линеаризация - подобные работы.

Нелинейные нелинейные модели регрессии реферат регрессии и линеаризация Способы сведения нелинейных моделей к линейным. Модели линейные по параметрам и нелинейные по переменным. Построение регрессионной модели, численные методы, линеаризация моделей.

Эластичность и логарифмические модели.

Каким шрифтом оформлять реферат73 %
Отчет о практике официантом в ресторане67 %

Возмущение в нелинейных моделях. Нелинейная регрессия. Разработка математической модели доходов от железнодорожных перевозок в зависимости от пассажирооборота. Основы построения регрессионных зависимостей в эконометрике. Нелинейные системы управления.

Нелинейные модели регрессии реферат 6679905

Методы построения моделей нелинейных процессов. Эконометрическое моделирование. Линейное суммирование произвольных функций.

Нелинейные модели регрессии реферат 8880

В Mathcad имеется возможность выполнения регрессии с приближением к функции общего вида в виде весовой суммы функций fn x :. С одной стороны, это резко повышает возможности аналитического отображения функций нелинейные модели регрессии реферат. Но, с другой стороны, это требует от пользователя определенных навыков аппроксимации экспериментальных данных комбинациями достаточно простых функций.

Реализуется обобщенная регрессия по векторам X, Y и f функцией linfit X,Y,fкоторая вычисляет значения коэффициентов Kn. Вектор f должен содержать символьную запись функций fn x.

Координаты xk в векторе Х могут быть любыми, но расположенными в порядке возрастания значений х с соответствующими отсчетами значений yk в векторе Y.

На рис. Однако, в случае, когда зависимая переменная не имеет постоянной дисперсии, можно минимизировать сумму взвешенных квадратов. Если независимые переменные не свободны от ошибок, модель становиться моделью с ошибками в переменных [en] и также выходит за рамки рассмотрения. Виды регрессии обычно называются по типу аппроксимирующих функций: полиномиальная, экспоненциальная, логарифмическая и т. Расчет уравнений различных регрессий.

Пример выполнения регрессии приведен на рис. Регрессия общего типа.

Регрессия. Тема

Второй вид нелинейной регрессии реализуется путем подбора параметров ki к заданной функции аппроксимации с использованием функции genfit X,Y,S,Fкоторая возвращает коэффициенты ki, обеспечивающие минимальную среднеквадратическую погрешность приближения функции регрессии к входным данным векторы Х и Y координат и отсчетов. Символьное выражение функции регрессии и символьные выражения ее производных по параметрам ki записываются в вектор F.

Вектор S содержит начальные значения коэффициентов ki для решения системы нелинейных уравнений итерационным методом. Нелинейные модели регрессии реферат использования метода приведен на рис. Типовые функции регрессии Mathcad. Для простых типовых формул аппроксимации предусмотрен ряд функций регрессии, в которых параметры функций подбираются программой Mathcad самостоятельно. К ним относятся следующие функции:.

Нелинейные модели регрессии реферат 6769

В вектор S вводятся начальные значения коэффициентов a, b и c первого приближения. Для ориентировки по нелинейные модели регрессии реферат аппроксимационных функций и задания соответствующих начальных значений коэффициентов на рисунках слева приводится вид функций при постоянных значениях коэффициентов a и c.

Подбирает коэффициенты для синусоидальной функции регрессии. Рисунок синусоиды общеизвестен. Задания начального приближения не требуется. Задания начального приближения также не требуется. График — прямая линия. Как можно видеть из сопоставления методов по среднеквадратическим приближения к базовой кривой и к исходным данным, известность функции математического ожидания для статистических данных с ее использованием в качестве базовой для функции регрессии дает возможность с более высокой точностью определять параметры регрессии в целом по всей совокупности данных, хотя при этом кривая регрессии не отражает локальных особенностей фактических отсчетов данной реализации.

4088612

Это имеет место и для всех других методов с заданием функций регрессии. Сглаживание данных, как искаженных помехами, так и статистических по своей природе, также можно считать частным случаем регрессии без определения символьной формы ее функции, а потому может выполняться более простыми методами. В Mathcad для сглаживания применяются следующие функции:. Значения вектора Х должны идти в порядке возрастания. Параметр b задает ширину окна сглаживания и должен быть в несколько раз больше нелинейные модели регрессии реферат между отсчетами по оси х.

Сопоставление методов сглаживания приведено на рис. Медианный способ уступает по своим возможностям двум другим. Предсказание тем точнее, чем более гладкую форму имеет заданный сигнал. Пример использования функции приведен на рис.

Степень аппроксимирующего полинома определяет глубину использования входных данных и может быть достаточно небольшой для гладких и монотонных сигналов. Ошибка прогнозирования увеличивается по мере удаления от заданных данных. Корн Г.

Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. График остатков регрессии, парные коэффициенты корреляции. Расчет коэффициентов эластичности, корреляции, детерминации и F-критерия Фишера. Способы проверки качества разработанной статистической модели. С учетом дискретности данных по точкам tk, для функции остаточных ошибок имеем:.

Справочник по математике для научных работников и инженеров. Цыплаков, "Некоторые эконометрические методы.

Носко "Эконометрика" Введение в регрессионный анализ временных рядов Москва Лекции "Анализ временных рядов" Г. Сколько стоит написать твою работу? Работа уже оценивается. Ответ придет письмом на почту и смс на телефон. Для уточнения нюансов. Мы не рассылаем рекламу и спам. Обычно для определения наилучших оценок параметров используются оптимизационные алгоритмы. В отличие от линейной регрессии может оказаться несколько локальных минимумов оптимизируемой функции и глобальный минимум даже может дать смещённую оценку.

На практике используются оценочные значения [en] параметров совместно с оптимизационным алгоритмом в попытке найти глобальный минимум суммы квадратов. Подробнее нелинейные модели регрессии реферат нелинейном моделировании см. Предположение, лежащее в основе этой процедуры, заключается в возможности аппроксимации модели линейной функцией. Это следует из того, что оценка по методу наименьших квадратов задаётся формулой.

Статистика нелинейной регрессии вычисляется и используется как статистика линейной регрессии, но вместо X в формулах используется J. Линейная аппроксимация вносит смещение в статистику, поэтому следует более нелинейные модели регрессии реферат интерпретировать статистики, полученные из нелинейной модели. Лучшей аппроксимирующей кривой часто предполагается та, что минимизирует сумму квадратов невязок [en].

Это подход обычного метода наименьших квадратов МНК.

Нелинейная регрессия

Однако, в случае, когда зависимая переменная не имеет постоянной дисперсии, можно минимизировать сумму взвешенных квадратов.