Испытание сельскохозяйственной техники как финальный этап создания новых машин для механизации сельскохозяйственного производства. Технические параметры и агротехническая оценка комбайна. Агротехнические показатели при лабораторно-полевых испытаниях.

Лінійна багатовимірна регресія, довірчі інтервали регресії та похибка прогнозу. Лінійний регресійний аналіз інтервальних даних, методи найменших квадратів для інтервальних даних і лінійної моделі. Програмний продукт "Інтервальне значення параметрів".

Вид тестирования, направленный на проверку изменений, сделанных в приложении. Сокращение количества дефектов в системе к моменту релиза. Исключение деградации качества системы при росте функциональности. Функциональные виды регрессивного тестирования.

Нахождение коэффициента корреляции и параметров линии регрессии по заданным показателям y и х. Оценка адекватности принятой модели по критерию Фишера. Построение графика линии регрессии и ее доверительной зоны, а также коэффициента эластичности.

Фактор как одна из случайных величин, зависимость между которыми анализируется. Дисперсия как характеристика общей изменчивости значений У. Математическое ожидание как центр группирования значений У при Х=а. Нахождение коэффициента детерминации.

Анализ интенсивности изменений в уровнях ряда динамики. Группировка продуктов питания. Разработка регрессионной модели занятости населения. Характеристика показателей интенсивности изменения фондовооруженности труда. Минимальная потребительская корзина.

Вычисление значений регрессионно-авторегрессионной зависимости заданного выражения линейного программирования. Графическое представление математической модели в виде уравнения регрессии. Принципи оптимизации производственных и коммерческих операций.

Основы построения регрессионных моделей: метод наименьших квадратов; двухмерная линейная концепция корреляционного и регрессионного анализа. Показатели статистической обработки информации: дисперсия, математическое ожидание и стандартное отклонение.

Постинфарктное ремоделирование левого желудочка и дефицит полиненасыщенных жирных кислот. Особенности жирнокислотного статуса мембран эритроцитов и выраженность диссинхронизма при различных типах постинфарктного ремоделирования левого желудочка.

Понятие, задачи и основные цели регрессионного анализа. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. Определение степени детерминированности вариации критериальной переменной предикторами. Ошибки, возникающие при измерении данных.

Статистический метод исследования влияния нескольких независимых переменных на зависимую переменную, определение их вклада в ее вариацию. Связь между несколькими независимыми переменными. Цели регрессионного анализа. Уравнение многомерной регрессии.

Общая характеристика и определение места на рынке исследуемого предприятия - ПАО "ВымпелКом", история ее основания и развития, описание конкурентов и выпускаемой продукции. Расчет значения средней ошибки аппроксимации и анализ полученных данных.

Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.

Рассмотрение процедуры регрессионного анализа на основе данных (цена продажи и жилая площадь) о 23 объектах недвижимости. Расчет параметров уравнения линейной регрессии и проверка его адекватности исследуемому процессу (используя приложение MS Exсel).

Функциональные и стохастические связи. Статистические методы моделирования связи. Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа. Проверка адекватности регрессионной модели.

На основе корреляционно-регрессионного анализа выявление зависимости успеваемости учащихся от таких факторов как: табакокурение; проблемы в семье; времяпровождение в сети Интернет; время, уходящее на телефонные разговоры; посещение дополнительных занятий.

Анализ динамики временных рядов, расчет темпов роста и прироста, исследование трендов и сезонности. Расчет коэффициента корреляции между эндогенной и экзогенной переменными. Построение моделей парной регрессии, расчет их параметров, основных статистик.

Особенности формирования современного рынка труда, занятости и безработицы. Коэффициент корреляции для линейной, гиперболической, полулогарифмической видов зависимости. Увеличение уровня индекса потребительских цен и снижение количества безработных.

Построение эконометрических моделей на основании использования методов математической статистики. Моделирование зависимости объема денежной массы в иностранной валюте от объема экспорта товаров в Республике Беларусь. Проведение регрессионного анализа.

Рассмотрение основ проведения корреляционного анализа по исходным данным группы студентов. Построение теоретической и эмпирической линий регрессии; проведение анализа с помощью программы "regres.exe". Представление копий экрана зависимости показателей.

Дисперсионный анализ по одному признаку для проверки равенства нескольких средних. Множественная линейная регрессия. Зависимость ВАШБП и ВАШСП от показателей активности в динамике. Дисперсионный анализ и линейная регрессия, артрит реактивный.

Методология регрессионного анализа и описание переменных. Построение эконометрической модели для Нидерландов и Бельгии. Статистика, построение модели. Тесты на гетероскедастичность и автокорреляцию. Интерпретация и анализ полученных результатов.

Построение регрессионных моделей. Смысл регрессионного анализа. Выборочная дисперсия. Характеристики генеральной совокупности. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Дисперсии случайных остатков.

Численные коэффициенты функции регрессии. Построение транспортной модели. Нахождение опорного плана методом Фогеля. Построение модели экономичных перевозок. Составление транспортной матрицы. Общая распределительная задача линейного программирования.

Построение уравнения регрессии, учитывающего взаимодействия факторов, проверка полученной модели на адекватность. Построение математической модели и нахождение численных значений параметров этой модели. Вычисление коэффициентов линейной модели.

Общее описание программы Statistica. Архитектура и интерфейс системы. Регрессионный анализ в Statistica. Решение задачи регрессионного анализа с помощью пакета анализа данных табличного процессора MS Excel. Многомерный дисперсионный анализ в SPSS.

Определение задачи регрессионного анализа как установления формы корреляционной связи (линейной, квадратичной, показательной). Графическая интерпретация коэффициента детерминации. Виды регрессий: линейная, нелинейная, гипербола, экспонента и парабола.

Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях, методика и основные этапы ее построения, анализ полученных результатов и их интерпретация. Проверка структурной формы модели на идентификацию, исходя из заданной гипотетической модели.

Расчёт параметров линейного уравнения регрессии. Оценка регрессионного уравнения через среднюю ошибку аппроксимации, F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Анализ корреляционной матрицы. Расчёт коэффициентов множественной детерминации и корреляции.

Основные признаки правоотношения. Анализ признаков регрессного правоотношения, основания их возникновения. Объект, субъекты и юридическое содержание. Классификация регрессных обязательств в гражданском праве Российской Федерации, история их развития.