Метод наименьших квадратов
Реферат, 20 Мая 2014
Метод наименьших квадратов (МНК, OLS, Ordinary Least Squares) — один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Метод основан на минимизации суммы квадратов остатков регрессии.
Метод наименьших квадратов
Курсовая работа, 30 Марта 2014
До начала XIX в. учёные не имели определённых правил для решения системы уравнений, в которой число неизвестных меньше, чем число уравнений; до этого времени употреблялись частные приёмы, зависевшие от вида уравнений и от остроумия вычислителей, и потому разные вычислители, исходя из тех же данных наблюдений, приходили к различным выводам. Гауссу (1795) принадлежит первое применение метода, а Лежандр (1805) независимо открыл и опубликовал его под современным названием (фр. Méthode des moindres quarrés). Лаплас связал метод с теорией вероятностей, а американский математик Эдрейн (1808) рассмотрел его теоретико-вероятностные приложения. Метод распространён и усовершенствован дальнейшими изысканиями Энке, Бесселя, Ганзена и других.
Метод наименьших квадратов (МНК)
Реферат, 28 Января 2014
Необходимо отметить, что собственно методом наименьших квадратов можно назвать метод решения задачи в любой области, если решение заключается или удовлетворяет некоторому критерию минимизации суммы квадратов некоторых функций от искомых переменных. Поэтому метод наименьших квадратов может применяться также для приближённого представления (аппроксимации) заданной функции другими (более простыми) функциями, при нахождении совокупности величин, удовлетворяющих уравнениям или ограничениям, количество которых превышает количество этих величин и т. д.
Метод наименьших квадратов и его реализация в MicrosoftExcel
Курсовая работа, 29 Октября 2014
Метод наименьших квадратов — один из методов теории ошибок для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки.
Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.
Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов
Курсовая работа, 15 Октября 2013
1. Используя метод наименьших квадратов результаты эксперимента, представленные в виде таблицы, аппроксимировать:
а) многочленом первой степени ;
б) многочленом второй степени ;
в) экспоненциальной зависимостью .
2. Для каждой зависимости вычислить коэффициент детерминированности и остаточную дисперсию на одну степень свободы.
3. Вычислить коэффициент корреляции (только в случае а).
4. Для каждой зависимости построить линию тренда.
5. Используя функцию ЛИНЕЙН вычислить числовые характеристики зависимости y от x.
Нахождение полиноминальной аппроксимации методом наименьших квадратов
Курсовая работа, 28 Декабря 2013
Цель работы: Требуется найти полиномиальную аппроксимацию этого процесса методом наименьших квадратов.
Аппроксимация функции методом наименьших квадратов с помощью MathCAD и электронных таблиц Microsoft EXCEL
Курсовая работа, 04 Ноября 2013
Пояснительная записка представляет собой отчёт о выполнении курсовой работы. В ней рассматриваются вопросы построения эмпирических формул методом наименьших квадратов (МНК) средствами пакета Microsoft Excel и решение данной задачи в MathCAD , Delphi. По окончании выполнения работы необходимо решить, каким методом задача решается лучше всего, а также определить каким средством это легче сделать: посредством Microsoft Excel или MathCAD, Delphi.