Регрессионная модель. Подбор вида функции. Вычисление параметров функции

Июль 26, 2022

Главная
Математика
Регрессионная модель. Подбор вида функции. Вычисление параметров функции

Содержание

2. Домашнее задание §18 (с.113-121) – повторить.
3. Регрессионная модель Необходимо подобрать такую функцию, которая приблизительно подходит для описания данной зависимости. Полученную функцию называют
4. Этапы получения регрессионной модели 1. Подбор вида функции; 2. Вычисление параметров функции.
5. Требования к искомой функции функция должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях; график
6. Среди каких функций чаще всего производится выбор? y = ax + b – линейная функция; y
7. Метод наименьших квадратов Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у-координат всех экспериментальных
8. Разные регрессионные модели
9. Что означает R2 ? Коэффициент детерминированности всегда находится в диапазоне от 0 до 1. Если он
10. Задание Работа 3.1. Получение регрессионных моделей (с. 209–211) Создать в личной папке (Фамилия) файл типа Microsoft
11. Статистические данные
12. Построение точечной диаграммы и создание линии тренда
13. Формат линии тренда
14. Исследование моделей Построить несколько моделей (линейную, квадратичную , экспоненциальную и логарифмическую), для этого можно скопировать точечную
16. Скачать презентацию

Слайд 2

Домашнее задание
§18 (с.113-121) – повторить.

Слайд 3

Регрессионная модель
Необходимо подобрать такую функцию, которая приблизительно подходит для описания данной

зависимости.
Полученную функцию называют регрессионной моделью.

Слайд 4

Этапы получения
регрессионной модели
1. Подбор вида функции;
2. Вычисление параметров функции.

Слайд 5

Требования к искомой функции
функция должна быть достаточно простой для использования ее

в дальнейших вычислениях;
график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек от графика были минимальны и равномерны.

Слайд 6

Среди каких функций чаще всего
производится выбор?
y = ax + b –

линейная функция; y = ax2 + bx + c – квадратичная функция; y = a ln(x) + b – логарифмическая функция; y = aebx – экспоненциальная функция; y = axb – степенная функция.

Слайд 7

Метод наименьших квадратов
Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов

отклонений у-координат всех экспериментальных точек от у-координат графика функции была минимальной.

Слайд 8

Разные регрессионные модели

Слайд 9

Что означает R2 ?
Коэффициент детерминированности всегда находится в диапазоне от 0

до 1.
Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессионной модели предельно неудачен.
Чем R2 ближе к 1, тем удачнее регрессионная модель.

Слайд 10

Задание
Работа 3.1. Получение регрессионных моделей (с. 209–211)
Создать в личной папке (Фамилия) файл типа

Microsoft Excel с именем Заболеваемость.
Подписать лист. Лишние листы удалить. Написать результат и выводы произвольным текстом на листе.
Обеспечить удачное размещение листа на страницах бумаги (Файл – Печать).
Обратите внимание на грамотное форматирование текста (показатели степени, знаки препинания).
Опубликовать работу в PDF-файл с именем Заболеваемость.

Слайд 11

Статистические данные

Слайд 12

Построение точечной диаграммы и создание линии тренда

Слайд 13

Формат линии тренда

Слайд 14

Исследование моделей
Построить несколько моделей (линейную, квадратичную , экспоненциальную и логарифмическую), для

этого можно скопировать точечную диаграмму несколько раз.
Отформатируйте для наглядности модели.
Параметры (коэффициенты в уравнении линий), уравнения и коэффициент детерминированности увидим на диаграмме. Лучшая модель, которая наиболее близко совпадает со статистическими данными, то есть у которой коэффициент детерминированности наибольший.

Регрессионная модель. Подбор вида функции. Вычисление параметров функции

Содержание

Домашнее задание §18 (с.113-121) – повторить.

Регрессионная модельНеобходимо подобрать такую функцию, которая приблизительно подходит для описания данной

Этапы получения регрессионной модели1. Подбор вида функции;2. Вычисление параметров функции.

Требования к искомой функциифункция должна быть достаточно простой для использования ее

Среди каких функций чаще всего производится выбор?y = ax + b –

Метод наименьших квадратовИскомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов