Статистические методы системного анализа. Гаибова Т.В - 6 стр.

UptoLike

Рубрика: 

6
квадратов. Оценивать значимость коэффициентов регрессии, адекватность
и работоспособность уравнений регрессии и формировать выводы о
возможности их использования необходимо на основе коэффициента
детерминации модели, значений стандартных ошибок, а также на
значениях критериев Стъюдента и Фишера.
1.4.2 Идентификация зависимости инвестиционного лага проекта
развития промышленного предприятия
τ
от величины проектных затрат
G .
Каждый студент обрабатывает свой вариант экспериментальных
данных в соответствии с порядковым номером (примерный вариант
исходных данных представлен в таблице 1). Для вычисления необходимо
использовать систему Statistica, модуль Нелинейное оценивание. Вид
аппроксимирующей функции определяется студентом самостоятельно.
Для минимизации отклонений между экспериментальными и расчетными
значениями рекомендуется использовать метод наименьших квадратов.
Оценивать значимость полученных коэффициентов аппроксимирующей
зависимости, адекватность и работоспособность уравнений и формировать
выводы о возможности их использования необходимо на основе
коэффициента детерминации модели, значений стандартных ошибок, а
также на значениях критериев Стъюдента и Фишера.
1.5 Содержание отчета
Отчет должен содержать (для каждого уравнения регрессии):
- заданные выборки экспериментальных данных в исходном и
стандартизированном видах;
- значения коэффициентов уравнений регрессии;
- значения коэффициентов детерминации моделей и стандартные
ошибки;
- значения критериев Стъюдента и Фишера и уровень значимости;
- отклонения расчетных значений от фактических значений
функции;
- выводы по результатам обработки экспериментальных данных.
1.6 Контрольные вопросы
Виды зависимостей случайных величин.
Постановка задачи построения регрессионной модели.
Для чего осуществляется стандартизация матрицы наблюдений?
Как определяется коэффициент корреляции двух случайных
величин?
Какова область значений коэффициента корреляции?
В чем сущность метода наименьших квадратов для расчета
коэффициентов регрессионных моделей?
квадратов. Оценивать значимость коэффициентов регрессии, адекватность
и работоспособность уравнений регрессии и формировать выводы о
возможности их использования необходимо на основе коэффициента
детерминации модели, значений стандартных ошибок, а также на
значениях критериев Стъюдента и Фишера.
       1.4.2 Идентификация зависимости инвестиционного лага проекта
развития промышленного предприятия τ от величины проектных затрат
G.
       Каждый студент обрабатывает свой вариант экспериментальных
данных в соответствии с порядковым номером (примерный вариант
исходных данных представлен в таблице 1). Для вычисления необходимо
использовать систему Statistica, модуль Нелинейное оценивание. Вид
аппроксимирующей функции определяется студентом самостоятельно.
Для минимизации отклонений между экспериментальными и расчетными
значениями рекомендуется использовать метод наименьших квадратов.
Оценивать значимость полученных коэффициентов аппроксимирующей
зависимости, адекватность и работоспособность уравнений и формировать
выводы о возможности        их использования необходимо на основе
коэффициента детерминации модели, значений стандартных ошибок, а
также на значениях критериев Стъюдента и Фишера.

     1.5 Содержание отчета

       Отчет должен содержать (для каждого уравнения регрессии):
       - заданные выборки экспериментальных данных в исходном и
стандартизированном видах;
       - значения коэффициентов уравнений регрессии;
       - значения коэффициентов детерминации моделей и стандартные
ошибки;
       - значения критериев Стъюдента и Фишера и уровень значимости;
       - отклонения расчетных значений от фактических значений
функции;
       - выводы по результатам обработки экспериментальных данных.

     1.6 Контрольные вопросы

      Виды зависимостей случайных величин.
      Постановка задачи построения регрессионной модели.
      Для чего осуществляется стандартизация матрицы наблюдений?
      Как определяется коэффициент корреляции двух случайных
величин?
      Какова область значений коэффициента корреляции?
      В чем сущность метода наименьших квадратов для расчета
коэффициентов регрессионных моделей?


6