Тема: МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МНОЖЕСТВА ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ ЦЕНЫ ТЕЛЕФОНА, ЗАВИСЯЩЕЙ ОТ ЕЕ ПАРАМЕТРОВ
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.
📋 Содержание
§ 1. Процедура исключения a posteriori 6
§2. Исключения квазинеизменных переменных 10
§3. Сравнение цен телефонов марки ’’Nokia”, ’’Samsung”, ’’IPhone” с помощью метода Стьюдента 16
§4. Тест Чоу 20
§5. Введение сопутствующих переменных с использованием t -критерия Стьюдента 23
§6. Аналог метода a posteriori 27
§7. Метод максимального правдоподобия 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 37
ПРИЛОЖЕНИЕ
📖 Введение
Основной инструмент анализа - описательная модель. Изучение механизма формирования выделенного явления сводится к построению описательной модели этого явления и статистическому оцениванию параметров созданной модели с последующими формулировками выводов по данной модели. Описательная модель - это уравнение (или система уравнений), приближенным способом представляющее основные количественные зависимости между рассматриваемыми моделями.
Все явления, учитываемые в описательной модели, с учетом их роли можно развалить на два вида: явление, исследуемое при помощи модели, то есть объясняемая переменная, и явления, которые влияют на объясняющую переменную, то есть объясняющие переменные. Объясняющую переменную будем обозначать у, а объясняющие переменные - х1,х2,..., хп.
Описательную модель, представляющую зависимость переменной у от переменных х1,х2, ...,хп, можно записать в общем виде как
у = f (xi,X2, ...,Хп,е).
В этом выражении символ f означает аналитическую форму функции объясняющих переменных, которая определяется в процессе построения модели. Символом г обозначаются случайные отклонения модели.
Если зависимость объясняемой переменной у от объясняющих переменных х1, х2,..., хп имеет линейный характер, то мы имеем дело с описательной моделью вида
У = ро + Ах1 + • •• + рпхп + £•
После отбрасывания случайных отклонений г получаем уравнение
у = ро + pi xi + ••• + рпхп,
в котором у означает ожидаемое значение объясняемой переменной у.
Работа посвящена изучению стоимости телефона, как функцию от ее параметров. Эти исследования мы проводим как известными методами (процедура исключения a posteriori, метод исключения квазинеизменных переменных, метода Стъюдента, тест Чоу, t - критериий Стъюдента), так и новыми методами (аналог метода a posteriori, усовершенствованный метод максимального правдоподобия), которые показали свою эффективность.
✅ Заключение
Также мы заметили, что некоторые параметры могут не нести значимой информации для рассматриваемой модели. Для этого, во второй главе, мы использовали метод исключения квазинеизменных переменных. В итоге получили, что наша модель содержит квазинеизменную переменную, отвечающую за количества SIM-карт.
В третьем параграфе с помощью метода Стьюдента, мы выяснили, что средние цены телефонов разных марок отличаются в цене. Так, например, в среднем, цены на телефоны марки ” IPhone” являются наиболее высокими. Цены на телефоны марки ” Samsung” являются средними, а цены марки ” Nokia,” - наиболее низкими.
В четвертом параграфе мы выдвинули гипотезу об однородности выборки относительно наличия WI-FI. Благодаря тесту Чоу мы определили, что выборки цен на уровне значимости 0,1 не различимы. Поэтому параметр наличие WI-FI был исключен.
Благодаря t - критерию Стъюдента в параграфе пять мы выяснили, что переменная, отвечающая за один из пяти видов платформы в телефоне, является сопутствующей и ее необходимо разделить на несколько переменных. В итоге мы получили, что необходимо рассмотреть только два вида платформ - IOS и Widows и рассматривать только одну переменную.
Для проверки оптимального набора переменных для нашей модели, в шестом параграфе мы рассмотрели аналог метода a posteriori, который наиболее глубоко исследует зависимость модели.
В параграфе семь был предложен новый метод нахождения оптимального набора переменных. Он предполагает не выполнять трудоемкие поиски параметров для вычисления функции правдоподобия, а лишь вычислять среднюю квадратичную ошибку. А также метод учитывает показатель точности измерений выбранных переменных.
Таким образом, рассмотрев функцию цены телефона, зависящую от его параметров, мы определили какой набор элементов является оптимальным для нашего уравнения, а именно: наличие платформы IOS или Windows, скорость интернета, разрешение камеры.



