Характеристика методики построения линейных моделей парной регрессии, оценка их существенности и значимости, расчет показателей парной регрессии и корреляции. Исследование исходных данных для корреляционного анализа. Построение точечного прогноза.
При низкой оригинальности работы "Разработка программного обеспечения для проверки качества одномерной линейной регрессионной модели", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Новосибирский государственный университет экономики и управления КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Информационные технологии» на тему: Разработка программного обеспечения для проверки качества одномерной линейной регрессионной модели Выполнил: студент группы 8095Цель работы - овладеть методикой построения линейных моделей парной регрессии, оценки их существенности и значимости, расчетом показателей парной регрессии и корреляции. Функция f(x2 , x3 , …, xt), описывающая зависимость показателя от параметров, называется уравнением (функцией) регрессии. Термин "регрессия" (regression (лат.) - отступление, возврат к чему-либо) связан со спецификой одной из конкретных задач, решенных на стадии становления метода, и в настоящее время не отражает всей сущности метода, но продолжает применяться. Предварительная обработка включает стандартизацию матрицы ЭД, расчет коэффициентов корреляции, проверку их значимости и исключение из рассмотрения незначимых параметров (эти преобразования были рассмотрены в рамках корреляционного анализа). Окончательно уравнение парной линейной регрессии, связывающее величину доли денежных доходов населения, направленных на прирост сбережений (у), с величиной среднемесячной начисленной заработной платы (х) имеет вид: (4.
План
Оглавление
Введение
Цели и задачи курсовой работы
Регрессионный анализ
Нахождение уравнения регрессии
Проверка адекватности модели регрессии
Построение точечного прогноза
Интерфейс
Список литературы регрессия парный корреляция анализ
Введение
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
