Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634938)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система

Линейные регрессионные модели (96,00 руб.)

0   0
Первый авторМаркелов Г. Е.
АвторыЗарубин В. С.
ИздательствоМ.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Страниц28
ID287713
АннотацияВ методических указаниях изложены подходы к решению одной из задач математической статистики — задачи построения линейной регрессионной модели по экспериментальным данным.
Кому рекомендованоДля студентов, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику, а также для аспирантов, инженерно-технических и научных работников.
ISBN---
УДК519.2
ББК22.172
Маркелов, Г.Е. Линейные регрессионные модели : метод. указания к выполнению домашнего задания / ред. В.С. Зарубин; Г.Е. Маркелов .— Москва : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008 .— 28 с. — URL: https://rucont.ru/efd/287713 (дата обращения: 01.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Маркелов ЛИНЕЙНЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ Методические указания к выполнению домашнего задания Под редакцией В.С. Зарубина Москва Издательство МГТУ имени Н.Э. Баумана 2008 УДК 519.2 ББК 22.172 М 26 Рецензент С.Б. <...> Ткачев М 26 Линейные регрессионные модели: Метод. указания к выполнению домашнего задания / Под ред. <...> ISBN 5-7038-1811-7 В методических указаниях изложены подходы к решению одной из задач математической статистикизадачи построения линейной регрессионной модели по экспериментальным данным. <...> Иногда объект исследования можно условно представить в виде схемы (рис. <...> При этом выделяют входные контролируемые (или измеряемые) переменные x1, x2, ., xn; входные неконтролируемые (или неизмеряемые) переменные e1, e2, ., es и выходные показатели y1, y2, ., ym — характеристики исследуемых свойств и качеств объекта. <...> Структурная схема объекта исследования: 1 — объект исследования; 2 — входные контролируемые переменные; 3 — входные неконтролируемые переменные; 4 — выходные показатели 3 e1, e2, …, es y1, y2, …, ym 4 Переменные x1, x2, ., xn принято называть факторами. <...> Влияние переменных e1, e2, ., es на выходные показатели может быть двояким. <...> Если мысленно представить себе, что значения параметров x1, x2, ., xn фиксированы, то под влиянием переменных e1, e2, ., es выходные показатели могут изменяться закономерным или практически непредсказуемым, случайным образом. <...> Так, например, ошибки измерительных приборов, методов анализа могут привести к изменению выходных показателей, причем такое изменение подчиняется некоторому закону, а под влиянием случайных явлений, происходящих в окружающей среде, выходные показатели могут изменяться случайным образом. <...> В большинстве случаев структурную схему объекта исследования можно представить в виде, изображенном на рис. <...> При этом выходной показатель y называют откликом. <...> Структурная схема объекта исследования: 1 — объект исследования; 2 — входные контролируемые параметры; 3 — случайная величина; 4 — выходной показатель 4 3 e <...>
«Линейные_регрессионные_модели».pdf
УДК 519.2 ББК 22.172 М 26 Рецензент С.Б. Ткачев М 26 Линейные регрессионные модели: Метод. указания к выполнению домашнего задания / Под ред. В.С. Зарубина. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. — 28 с.; ил. ISBN 5-7038-1811-7 В методических указаниях изложены подходы к решению одной из задач математической статистики — задачи построения линейной регрессионной модели по экспериментальным данным. Для студентов, изучающих теорию вероятностей и математическую статистику, а также для аспирантов, инженерно-технических и научных работников. Ил. 3. Табл. 5. Библиогр. 6 назв. УДК 519.2 ББК 22.172 Маркелов Г.Е. ISBN 5-1111-1111-7 © МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008
Стр.2
ОГЛАВЛЕНИЕ Введение……………………………………………………… 3 1. Постановка задачи регрессионного анализа…………… 5 2. Оценка неизвестных параметров регрессионной модели……...……………………………………….…..… 7 2.1. Точечная оценка коэффициентов регрессии……..… 7 2.2. Точечная оценка дисперсии……………………...…. 10 2.3. Свойства точечных оценок, полученных методом наименьших квадратов………………….…...……..… 11 3. Статистический анализ результатов…………..….…...…13 3.1. Проверка значимости оценок коэффициентов регрессии….……………………………….….…..…… 13 3.2. Проверка адекватности регрессионной модели….... 15 3.3. Проверка работоспособности регрессионной модели…………...…………………………………… 18 4. Решение типовой задачи………………….……….…..… 19 Список рекомендуемой литературы…..………...………...…26
Стр.27