📄Работа №115802
Тема: Алгоритм обобщенной множественной линейной регрессии и его реализация
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
программирование
Объем:
40 листов
Год:
2018
Просмотров:
243
4750
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 5
1 КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 7
1.1 Алгоритм классической линейной модели множественной регрессии 7
1.2 Базовый анализ классической модели множественной регрессии 10
2 ОБОБЩЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 16
2.1 Обобщенная линейная модель множественной регрессии при известной ковариационной матрице регрессионных остатков 16
2.2 Обобщенная линейная модель множественной регрессии при неизвестной ковариационной матрице регрессионных остатков 23
3 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 26
3.1 Реализация классической линейной модели множественной регрессии 26
3.2 Реализация обобщенной линейной модели множественной регрессии 29
3.3 Сравнительный анализ классического и обобщенного метода наименьших квадратов 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 37
ВВЕДЕНИЕ 5
1 КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 7
1.1 Алгоритм классической линейной модели множественной регрессии 7
1.2 Базовый анализ классической модели множественной регрессии 10
2 ОБОБЩЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 16
2.1 Обобщенная линейная модель множественной регрессии при известной ковариационной матрице регрессионных остатков 16
2.2 Обобщенная линейная модель множественной регрессии при неизвестной ковариационной матрице регрессионных остатков 23
3 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 26
3.1 Реализация классической линейной модели множественной регрессии 26
3.2 Реализация обобщенной линейной модели множественной регрессии 29
3.3 Сравнительный анализ классического и обобщенного метода наименьших квадратов 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 37
📖 Введение
Регрессионный анализ - это статистический инструмент, который применяется с целью определения взаимосвязи между двумя или более количественными переменными и прогнозирования значений зависимых переменных. Раньше, до появления компьютера применение этого метода было затруднительно, особенно при больших объемах данных.
На практике условия регрессионной модели выполняются крайне редко. Поэтому актуально построение математической модели при более реалистичных предположениях с несмещенными и состоятельными оценками. В данной работе описан обобщенный метод наименьших квадратов, который помогает решать задачи данного типа.
Целью данной работы является разработать и реализовать алгоритм обобщенной модели множественной регрессии.
Объектом является математическая модель множественной регрессии.
Предметом является математическая модель множественной регрессии в условиях нарушения предпосылок классической линейной модели множественной регрессии.
Для реализации были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать алгоритм классической линейной модели множественной регрессии.
2. Проанализировать регрессионную модель в условиях нарушения классических предпосылок.
3. Осуществить анализ реализаций линейной множественной регрессионной модели.
Структура. Дипломная работа состоит из введения, двух глав, заключения и приложения.
В первой главе данной работы описана и проанализирована классическая линейная модель множественной регрессии.
Во второй главе представлены описание и анализ обобщенных линейных моделей множественной регрессии.
В третьей главе представлен сравнительный анализ построения двух описанных выше моделей на примере одних и тех же данных.
В заключении представлены выводы и результаты проделанной работы.
На практике условия регрессионной модели выполняются крайне редко. Поэтому актуально построение математической модели при более реалистичных предположениях с несмещенными и состоятельными оценками. В данной работе описан обобщенный метод наименьших квадратов, который помогает решать задачи данного типа.
Целью данной работы является разработать и реализовать алгоритм обобщенной модели множественной регрессии.
Объектом является математическая модель множественной регрессии.
Предметом является математическая модель множественной регрессии в условиях нарушения предпосылок классической линейной модели множественной регрессии.
Для реализации были сформулированы следующие задачи:
1. Проанализировать алгоритм классической линейной модели множественной регрессии.
2. Проанализировать регрессионную модель в условиях нарушения классических предпосылок.
3. Осуществить анализ реализаций линейной множественной регрессионной модели.
Структура. Дипломная работа состоит из введения, двух глав, заключения и приложения.
В первой главе данной работы описана и проанализирована классическая линейная модель множественной регрессии.
Во второй главе представлены описание и анализ обобщенных линейных моделей множественной регрессии.
В третьей главе представлен сравнительный анализ построения двух описанных выше моделей на примере одних и тех же данных.
В заключении представлены выводы и результаты проделанной работы.
✅ Заключение
В данной выпускной квалификационной работе были поставлены следующие задачи:
1. Проанализировать алгоритм классической линейной модели множественной регрессии.
2. Проанализировать регрессионную модель в условиях нарушения классических предпосылок.
3. Осуществить анализ реализаций линейной множественной регрессионной модели.
В процессе работы были реализованы и проанализированы классическая и обобщенная регрессионные модели.
1. Проанализировать алгоритм классической линейной модели множественной регрессии.
2. Проанализировать регрессионную модель в условиях нарушения классических предпосылок.
3. Осуществить анализ реализаций линейной множественной регрессионной модели.
В процессе работы были реализованы и проанализированы классическая и обобщенная регрессионные модели.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.