Определение параметров регрессионной модели по экспериментальным данным методом наименьших квадратов, а также решения задач линейного программирования - Практическая работа
Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.
При низкой оригинальности работы "Определение параметров регрессионной модели по экспериментальным данным методом наименьших квадратов, а также решения задач линейного программирования", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Цель работы: Изучить методы построения математических моделей, описывающих взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений и характеристики адекватности математической модели. Построим полиноминальные модели с последовательным увеличением порядка уравнения до шестого. Проанализируем полученные данные и по наиболее высокому значению коэффициента корреляции определим тип модели, адекватному модели. Затем весь диапазон изменения разобьем на несколько равных поддиапазонов и рассчитаем число попаданий ошибки (остатков) в каждый поддиапазон. Для проверки модели на адекватность построим гистограмму распределения ее остатков.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
