🗊Презентация Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №1Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №2Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №3Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №4Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №5Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №6Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №7Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №8Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №9Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №10Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №11Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №12Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №13Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №14Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №15Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №16
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Доклад-сообщение содержит 16 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


Лекция №10 «Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов»
Описание слайда:
Лекция №10 «Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов»

Слайд 2


Регрессионный анализ Регрессионный анализ неразрывно связан с корреляционным анализом. Если корреляция позволяет измерить связь между признаками Х и У, то регрессионный анализ позволяет найти форму этой связи с помощью нахождения уравнения регрессии.
Описание слайда:
Регрессионный анализ Регрессионный анализ неразрывно связан с корреляционным анализом. Если корреляция позволяет измерить связь между признаками Х и У, то регрессионный анализ позволяет найти форму этой связи с помощью нахождения уравнения регрессии.

Слайд 3


Регрессионный анализ
Описание слайда:
Регрессионный анализ

Слайд 4


Регрессионный анализ Найти уравнение регрессии – это значит по эмпирическим (фактическим) данным математически описать изменения взаимно коррелируемых величин. Рассчитанные по уравнению регрессии значения результативного признака называют теоретическим и обычно обозначают ух (у выровненный по х ) и рассматривается как функция : у=ƒ(х).
Описание слайда:
Регрессионный анализ Найти уравнение регрессии – это значит по эмпирическим (фактическим) данным математически описать изменения взаимно коррелируемых величин. Рассчитанные по уравнению регрессии значения результативного признака называют теоретическим и обычно обозначают ух (у выровненный по х ) и рассматривается как функция : у=ƒ(х).

Слайд 5


Оценка значимости Выбор теоретической линии регрессии обусловлен формой эмпирической линии регрессии, а также с учетом природы изучаемых показателей и специфики их взаимосвязи.
Описание слайда:
Оценка значимости Выбор теоретической линии регрессии обусловлен формой эмпирической линии регрессии, а также с учетом природы изучаемых показателей и специфики их взаимосвязи.

Слайд 6


Могут использоваться уравнения: 1 у=а0+а1х (прямая) 2 у= а0+а1х+а2х2 (парабола 2-го порядка) 3 у= а0+а11/х (гипербола) 4 у= а0а1х (показательная функция) 5 у= а0+blgx (логарифмическая)
Описание слайда:
Могут использоваться уравнения: 1 у=а0+а1х (прямая) 2 у= а0+а1х+а2х2 (парабола 2-го порядка) 3 у= а0+а11/х (гипербола) 4 у= а0а1х (показательная функция) 5 у= а0+blgx (логарифмическая)

Слайд 7


Обычно зависимость, выражаемую уравнением прямой, называют прямолинейной, а все остальное – криволинейными. Выбрав тип функции, по эмпирическим данным определяют параметры уравнения.
Описание слайда:
Обычно зависимость, выражаемую уравнением прямой, называют прямолинейной, а все остальное – криволинейными. Выбрав тип функции, по эмпирическим данным определяют параметры уравнения.

Слайд 8


Регрессионная прямая Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК). Суть метода заключается в следующем искомые теоретические значения результативного признака ух должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.
Описание слайда:
Регрессионная прямая Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК). Суть метода заключается в следующем искомые теоретические значения результативного признака ух должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.

Слайд 9


Предполагается что разброс точек относительно кривой подчиняется закону нормального распределения. Зависимость переменной у от х может выражаться формулой: У – зависимая, х – независимая переменная.
Описание слайда:
Предполагается что разброс точек относительно кривой подчиняется закону нормального распределения. Зависимость переменной у от х может выражаться формулой: У – зависимая, х – независимая переменная.

Слайд 10


Если же х представляет зависимую, а у независимую, то речь идет о регрессии х по у Величины b0, b1, b2 – коэффициенты регрессии, постоянные величины.
Описание слайда:
Если же х представляет зависимую, а у независимую, то речь идет о регрессии х по у Величины b0, b1, b2 – коэффициенты регрессии, постоянные величины.

Слайд 11


Они вычисляются по формулам: Где хi и уi – частные эмпирические значения изучаемых величин.
Описание слайда:
Они вычисляются по формулам: Где хi и уi – частные эмпирические значения изучаемых величин.

Слайд 12


Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии проводится по критерию Стьюдента: Где bi – коэффициенты уравнения регрессии; Sbi – среднее квадратичное отклонение для коэффициентов уравнения регрессии b0 и b1 находят:
Описание слайда:
Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии проводится по критерию Стьюдента: Где bi – коэффициенты уравнения регрессии; Sbi – среднее квадратичное отклонение для коэффициентов уравнения регрессии b0 и b1 находят:

Слайд 13


Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14


Дисперсию воспроизводимости определяют: где n – количество экспериментов. Если tрасч> tтабл, то коэффициент значим.
Описание слайда:
Дисперсию воспроизводимости определяют: где n – количество экспериментов. Если tрасч> tтабл, то коэффициент значим.

Слайд 15


Адекватность уравнения проверяют по критерию Фишера: Дисперсия адекватности определяется уравнением: Где l – число значимых коэффициентов в уравнении регрессии (n-l) – число степеней свободы адекватности.
Описание слайда:
Адекватность уравнения проверяют по критерию Фишера: Дисперсия адекватности определяется уравнением: Где l – число значимых коэффициентов в уравнении регрессии (n-l) – число степеней свободы адекватности.

Слайд 16


При постановке ряда экспериментальных задач необходимо не только нахождение уравнения регрессии, описывающего зависимость тех или иных факторов, но и поиск их оптимальных значений. Существует ряд методов оптимизации – метод золотого сечения, метод координатного спуска, метод спирального координатного спуска. Задачи оптимизации, независимо от метода ставят таким образом: поиск уравнения регрессии и дальнейший анализ его с поиском наилучших результатов.
Описание слайда:
При постановке ряда экспериментальных задач необходимо не только нахождение уравнения регрессии, описывающего зависимость тех или иных факторов, но и поиск их оптимальных значений. Существует ряд методов оптимизации – метод золотого сечения, метод координатного спуска, метод спирального координатного спуска. Задачи оптимизации, независимо от метода ставят таким образом: поиск уравнения регрессии и дальнейший анализ его с поиском наилучших результатов.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию