книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Проектирование АЛУ для сложения двоично-десятичных чисел ( Курсовая работа, 13 стр. )
Проектирование баз данных таксационных описаний лесхозов на основе XML ( Курсовая работа, 21 стр. )
Проектирование базы данных посредствам прикладных программ Erwin и Microsoft Office Access ( Курсовая работа, 27 стр. )
Проектирование и разработка автоматизированного рабочего места менеджера отдела полиграфии компании ООО "Хабитус". ( Дипломная работа, 108 стр. )
Проектирование подсистемы калькуляции себестоимости* ( Дипломная работа, 82 стр. )
Проектирование подсистемы калькуляции себестоимости* 2011-82 ( Дипломная работа, 82 стр. )
Простой алгоритм двумерного отсечения. Рисование линий по алгоритму Брезенхема. ( Контрольная работа, 17 стр. )
Пространственная визуализация геохимиче-ских полей ( Курсовая работа, 14 стр. )
Процессор обновления баз данных в многомерной СУБД UniVerse с использованием в качестве клиентского приложения Internet браузера ( Курсовая работа, 68 стр. )
Публикация в информационных инфраструктурах справочников географических объектов ( Курсовая работа, 12 стр. )
Работа в среде программирования DELPHI ( Курсовая работа, 42 стр. )
Развивающая игра для детей «Раскраска» ( Курсовая работа, 23 стр. )
Развивающая игра для детей «Раскраска» 2008-23 ( Курсовая работа, 23 стр. )
Разработать игру и реализовать её с помощью языка программирования "Python" ( Курсовая работа, 16 стр. )
Разработать информационную систему с применением динамических структур данных ( Контрольная работа, 31 стр. )
Разработать программу, которая форматирует текст в файле, на языке программирования VisualC++ ( Курсовая работа, 21 стр. )
Разработка web-сайт ИП "Мельников". ( Дипломная работа, 90 стр. )
Разработка автоматизированной информационной системы автомагазина на языке Delphi и сопроводительной документации ( Курсовая работа, 49 стр. )
Разработка автоматизированной системы управления проектами для малых предприятий12 ( Дипломная работа, 150 стр. )
Разработка автоматизированной информационной системы автомагазина на языке Delphi и сопроводительной документации 2008-49 ( Курсовая работа, 49 стр. )
Разработка алгоритма и программы системы искусственного интеллекта ( Курсовая работа, 15 стр. )
РАЗРАБОТКА БАЗ ДАННЫХ ( Курсовая работа, 37 стр. )
Разработка библиотеки программ для автоматизированного тестирования юнитов (units) на языке программирования Delphi ( Курсовая работа, 26 стр. )
Разработка для персонального компьютера программного комплекса формирования двоичных М-последовательностей и анализа систем передачи информации на основе этих последовательностей при балансной и квадратурной балансной модуляции ( Дипломная работа, 162 стр. )
Разработка и реализация классификатора типов морского льда по данным спектральных каналов спутника MTSAT-1R ( Курсовая работа, 30 стр. )

І . Теоретическая часть 3

1.1. Метод наименьших квадратов 3

1.2. Метод итераций 5

1.3. Метод Ньютона (касательных) 6

1.4. Метод трапеций и средних прямоугольников 8

1.5. Метод дихотомии 9

1.6. Метод золотого сечения 10

ІІ. Практическая часть 12

Листинг программы 23

Список литературы 30

І. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ.

1.1. Метод наименьших квадратов

Линейная регрессия (теоретическое линейное уравнение регрессии) представляет собой линейную функцию между условным математическим ожиданием зависимой переменной Y и одной объясняющей переменной X ( - значения независимой переменной в i-ом наблюдении, ).

. (1.1)

Для отражения того факта, что каждое индивидуальное значение отклоняется от соответствующего условного математического ожидания, необходимо ввести в последнее соотношение случайное слагаемое .

(1.1)

Это соотношение называется теоретической линейной регрессионной моделью, и - теоретическими параметрами (теоретическими коэффициентами) регрессии, - случайным отклонением.

Следовательно, индивидуальные значения представляются в виде суммы двух компонент - систематической и случайной , причина появления которой достаточно подробно рассмотрена ранее. В общем виде теоретическую линейную регрессионную модель будем представлять в виде:

. (1.2)

Для определения значений теоретических коэффициентов регрессии необходимо знать и использовать все значения переменных X и Y генеральной совокупности, что практически невозможно.

Таким образом, задачи линейного регрессионного анализа состоят в том, чтобы по имеющимся статистическим данным для переменных X и Y:

а) получить наилучшие оценки неизвестных параметров и ;

б) проверить статист

1. Мельникова О.И., Бонюшкина А.Ю. Начала программирования на языке Qbasic: Учебное пособие = М.: Издательство ЭКОМ, 2000 - 304 с., ил.

2. Бирюков С.И. Оптимизация. Элементы теории. Численные методы: Учеб. пособие. - М. : МЗ-Пресс, 2003. - 248с. : рис. - (Серия "Естественные науки). - Библиогр.: с. 245-246.

3. Волков Е.А. Численные методы: Учеб. пособие. - 3.изд., испр. - СПб. ; М. ; Краснодар : Лань, 2004. - 248с. : рис., табл. - (Учебники для вузов). - Библиогр.: с. 244.

4. Аттетков А.В., Галкин С.В., Зарубин В.С. Методы оптимизации: Учебник для студ. высших техн. учеб. заведений / В. С. Зарубин (ред.), А.П. Крищенко (ред.). - М. : Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. - 439с. : рис., табл. - (Серия "Математика в техническом университете"; Вып.14). - Библиогр.: с. 428-432.

5. Лебедев В.И. Функциональный анализ и вычислительная математика. - 4. изд., испр. и доп. - М. : Физматлит, 2000. - 295с. : рис. - Бібліогр.: с.285-287.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»