контрольная работа  Построение модели множественной регрессии в MS Excel

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели. Оценка параметров регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение определителей матриц. Применение инструмента Регрессия.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

  __    __       __   __  
 /  \  /__   /|   _)   _) 
 \__/  \__)   |  /__  __) 
                          

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 13.01.2013
Размер файла 1,0 M

Подобные документы

  • Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.

    курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014

  • Построение корреляционного поля, гипотеза связи исследуемых факторов. Определение коэффициента корреляции. Оценка статистической значимости вычисленных коэффициентов корреляции. Параметры уравнения линейной парной регрессии, коэффициента эластичности.

    реферат [526,7 K], добавлен 10.11.2010

  • Идентификация объектов методом наименьших квадратов, построение линейной модели для неравноточных измерений входной величины. Численные процедуры оценивания параметров нелинейной регрессии; аналитическая модель химического реактора; линеаризация.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.12.2010

  • Функции ввода-вывода строк и символов языка Си. Вычисление среднего значения, дисперсии, среднеквадратических отклонений х и у, коэффициента парной корреляции, регрессии двух функций, остаточных дисперсий. Расчет параметров регрессионных зависимостей.

    курсовая работа [421,7 K], добавлен 12.03.2016

  • Разработка программы построения графика экспериментальных точек и полинома регрессии второй степени в среде Turbo Pascal. Блок-схемы алгоритмов используемых процедур. Листинг программы. Составление вектора свободных членов и матрицы коэффициентов.

    курсовая работа [46,6 K], добавлен 24.11.2013

  • Анализ методов идентификации, основанных на регрессионных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Построение прямой регрессии методом Асковица. Определение значения дисперсии адекватности и воспроизводимости, коэффициентов детерминации.

    курсовая работа [549,8 K], добавлен 11.12.2012

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда.

    курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014

  • Анализ систем статистики сайтов и факторы, учитываемые при оценке посещаемости. Наиболее популярные счетчики. Построение модели оценки посещаемости сайта skalyariya.ru. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций и построение уравнения регрессии.

    отчет по практике [135,5 K], добавлен 28.04.2014

  • Определение параметров линейной зависимости из графика. Метод парных точек. Метод наименьших квадратов. Блок-схема программного комплекса в Microsoft Visual Studio и Microsoft Excel. Инструкция пользователя, скриншоты. Общий вид программного кода.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 29.11.2014

  • Методика, факторы, влияющие на определение области планирования. Определение значимости коэффициентов регрессии. Оценка адекватности модели, построение линий уровня. Матрица планирования эксперимента для центрального ортогонального композиционного плана.

    контрольная работа [480,3 K], добавлен 11.03.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.