Виды функций
<<  Обратные связи в природе 1. Линейный алгоритм  >>
6
6
6
6
6
6
ПРИМЕР
ПРИМЕР
Корреляционное поле
Корреляционное поле
Картинки из презентации «Линейная модель парной регрессии и корреляции» к уроку алгебры на тему «Виды функций»

Автор: miheev. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока алгебры, скачайте бесплатно презентацию «Линейная модель парной регрессии и корреляции.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 161 КБ.

Линейная модель парной регрессии и корреляции

содержание презентации «Линейная модель парной регрессии и корреляции.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Линейная модель парной регрессии и 5регрессии); многофакторные (множественной
корреляции. регрессии). 5.
2Корреляция – это статистическая 66.
зависимость между случайными величинами, 7Для выбора вида аналитической
не имеющими строго функционального зависимости можно использовать следующие
характера, при которой изменение одной из методы: – графический (вид зависимости
случайных величин приводит к изменению определяется на основе анализа поля
математического ожидания другой. Парная корреляций); – аналитический (на основе
корреляция – связь между двумя признаками качественного анализа изучаемой
(результативным и факторным). взаимосвязи); – экспериментальный
Множественная корреляция – зависимость (построение нескольких моделей различного
результативного и двух или более факторных вида с выбором наилучшей согласно
признаков, включенных в исследование. применяемому критерию качества). 7.
Частная корреляция – зависимость между 8Рассмотрим простейшую модель парной
результативным и одним факторным регрессии – линейную регрессию. Линейная
признаками при фиксированном значении регрессия находит широкое применение ввиду
других факторных признаков. Корреляционный четкой экономической интерпретации ее
анализ имеет своей задачей количественное параметров. Предположим, что произведено n
определение тесноты связи между двумя наблюдений двух показателей Х и Y.
признаками (при парной связи) и между Исходными данными для построения уравнения
результативным признаком и множеством регрессии служат пары значений (x1, y1),
факторных признаков (при многофакторной (x2, y2), … , (xn, yn). 8.
связи). Теснота связи количественно 9ПРИМЕР . Торговая организация желает
выражается величиной коэффициентов выяснить, как влияет количество вложенных
корреляции. 2. в рекламную акцию денег - X (тыс.руб.) на
3Регрессионный анализ предназначен для количество проданного товара – Y (тыс.
исследования зависимости исследуемой шт.). Для этого проводились наблюдения в
переменной от различных факторов и разных городах региона и были получены
отображения их взаимосвязи в форме следующие данные. Ставиться задача
функции, которая называется регрессионной проверить, влияют ли затраты на рекламу на
моделью. Обычно модели строятся на основе объемы продаж, и если влияют, то какой
двух типов исходных данных: - данные, характер имеет это влияние. 9.
характеризующие совокупность различных 10Корреляционное поле. Визуальный анализ
объектов в определенный момент (период) поля корреляций позволяет определить форму
времени; - данные, характеризующие один кривой регрессии, ее особенности. Зная
объект за ряд последовательных моментов типичный вид графиков различных функций
(периодов) времени. Модели, построенные по можно подобрать соответствующую
данным первого типа, называются аналитическую зависимость. 10.
пространственными моделями. Модели, 11b. a. a. b. b. a. Линейная регрессия
построенные на основе второго типа данных, сводится к нахождению уравнения вида. Или.
называются моделями временных рядов. 3. Уравнение вида. Позволяет по заданным
4Рассмотрим два показателя Х и Y. значениям фактора x находить теоретические
Предположим, что они зависимы, то есть значения результативного признака,
изменение одного из них влечет за собой подставляя в него фактические значения
изменение другого. Если при этом, зная фактора. - Отклонение. 11.
точно значение одного показателя можно 12b. a. Построение линейной регрессии
точно определить значение другого, то сводится к оценке ее параметров – a и b.
связь между показателями называется Классический подход к оцениванию
функциональной. Однако на практике в параметров линейной регрессии основан на
подавляющем большинстве встречаются методе наименьших квадратов (МНК). 12.
зависимости иного вида, когда изменение 13a. Параметр a называется коэффициентом
одного показателя лишь в среднем приводит регрессии. Его величина показывает среднее
к изменению другого. Такие зависимости изменение результата с изменением фактора
называются статистическими или на одну единицу. Линейный коэффициент
корреляционными. При них, зная значение Х, корреляции. Для оценки качества подбора
нельзя точно определить Y , так как на Y линейной функции рассчитывается квадрат
кроме Х влияет еще множество неучтенных линейного коэффициента корреляции. ,
факторов. Поэтому, зная Х можно лишь в Называемый коэффициентом детерминации. 13.
среднем оценить значение Y. Примеры таких 14Чтобы иметь общее суждение о качестве
зависимостей в экономике: зависимости модели из относительных отклонений по
между ценой и спросом, затратами на каждому наблюдению, определяют среднюю
производство и объемом продукции и т.д. 4. ошибку аппроксимации: Средняя ошибка
5По виду функции различают модели: - аппроксимации не должна превышать 8–10%.
линейные; нелинейные. По количеству 14.
включенных факторов: однофакторные (парной 15Парная нелинейная регрессия. 15.
Линейная модель парной регрессии и корреляции.ppt
http://900igr.net/kartinka/algebra/linejnaja-model-parnoj-regressii-i-korreljatsii-178500.html
cсылка на страницу

Линейная модель парной регрессии и корреляции

другие презентации на тему «Линейная модель парной регрессии и корреляции»

«Урок Линейная функция» - Шкалирование. Плата за стационарный телефон. «Линейная функция». Когда графики линейных функций параллельны или пересекаются? Написать еще 5 примеров на применение линейной зависимости. Плата за такси. Эмоции. Групповая работа. G – возраст ребенка. Знания. 20 минут. Как построить график линейной функции?

«Парные согласные 2 класс» - Аис делает заря ку- То вприпры ку, то вприся ку. Найди пару. Обувь. Лев – на львы, ёж – на ежи – Будешь грамотным и ты. Помещение для машин. Ссс – змеиный слышен свист. Шшш – шуршит опавший лист. Жжж – шмели в саду жужжат. Глухие согласные произносятся с шумом. Вставь пропущенную букву. Парный сразу проверяй, Слово смело изменяй: Рядом гласный подставляй.

«Линейное программирование» - 4. Вызовем окно диалога Поиск решения. В окне Надстройки установить флажок и нажать ОК. В ячейках А11:А13 будем вычислять левые части ограничений в системе. Данцигом в 1949 г. Один из создателей линейного программирования. Решим в MS Excel задачу линейного программирования. Решение задач линейного программирования в MS Excel.

«Линейная алгебра» - Невязка. Модификация алгоритма Гаусса – метод ПРОГОНКИ (Thomas algorithm). Метод прогонки Обратный ход. Метод прогонки Устойчивость Диагональное преобладание (i = 1,…,n). Теорема (критерий сходимости метода простой итерации) (без доказательства). 2. Вычислительная линейная алгебра. Метод прогонки (обратный ход).

«Решение линейных неравенств» - Методика обучения решению линейных неравенств с одной переменной. Рассмотреть применение методики обучения решению линейных неравенств с одной переменной с использованием алгоритмизации. Работа с алгоритмом решения линейных неравенств. Изображение числовых промежутков Отметить точку ? ? >< Отметить область > ? < ? 3.Выделить общую область(если нужно).

«Линейный алгоритм» - Линейный алгоритм в жизни!!! Вывод: Мы брали информацию из головы. От куда мы брали информацию. Не линейный алгоритм: 1.начало. 2.положить на тарелку 3.разбить яйцо над сковородкой. 4.снять готовое яйцо со сковородки. 5.ждать до готовности. 6.разогреть сковородку. 7.посолить 8.конец. Линейный алгоритм-.

Виды функций

25 презентаций о видах функций
Урок

Алгебра

35 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по алгебре > Виды функций > Линейная модель парной регрессии и корреляции