Метод найменших квадратів. (Тема 4) - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №1

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №2

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №3

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №4

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №5

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №6

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №7

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №8

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №9

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №10

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №11

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №12

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №13

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №14

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №15

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №16

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №17

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №18

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №19

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №20

Метод найменших квадратів. (Тема 4), слайд №21

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Метод найменших квадратів. (Тема 4). Доклад-сообщение содержит 21 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Метод найменших квадратів

Слайд 2

Описание слайда:

План 4.1. Суть методу найменших квадратів (МНК). 4.2. Передумови застосування МНК. 4.3. Система нормальних рівнянь.

Слайд 3

Описание слайда:

4.1. Суть методу найменших квадратів

Слайд 4

Описание слайда:

Слайд 5

Описание слайда:

Суть методу найменших квадратів (МНК) полягає у знаходженні такої теоретичної лінії регресії, яка в порівнянні з іншими проходить найближче до емпіричної лінії регресії, тобто дає найменшу суму квадратів відхилень фактичних значень результативної ознаки від розрахункових (теоретичних) значень

Слайд 6

Описание слайда:

де y – емпіричні (вихідні) дані показника ỹ– теоретичні (розраховані за рівнянням регресії)

Слайд 7

Описание слайда:

4.2. Передумови застосування МНК 1) Існує лінійний зв’язок між результуючою змінною у та факторною змінною x, який описується рівняннями регресії

Слайд 8

Описание слайда:

2) Факторна змінна x є детерміністичною (невипадковою) величиною. 2) Факторна змінна x є детерміністичною (невипадковою) величиною. 3) Математичне сподівання (середнє значення) випадкового вектора дорівнює нулю, а дисперсія є невеликою постійною додатньою величиною, яка не залежить від індексу i, тобто . 4) Компоненти вектора є некорельованими випадковими величинами, тобто для кожного . 5) Часто вважають, що випадкова величина має нормальний закон розподілу з рівним нулю математичним сподіванням і постійною додатньою невеликою дисперсією У даному випадку модель називається класичною нормальною лінійною регресійною моделлю. Зауваження. У випадку класичної нормальної лінійної регресійної моделі умова 4 еквівалентна умові статистичної незалежності помилок .

Слайд 9

Описание слайда:

4.3. Система нормальних рівнянь Будемо вважати, що зв’язок між ознаками х та у є лінійним і описується лінійним рівнянням регресії (4.3) де у – результуюча змінна; b0, b1– параметри рівняння регресії; х – факторна змінна; ε– випадкова величина.