Содержание
1. Техническая постановка задачи 3
2. Математические модели и численные методы 3
2.1. Математические модели 3
2.1.1. ММ эксперимента 4
2.1.2. Моделирование измерений (формирование вектора измерений) 4
2.1.3. Математическая модель измерений 4
2.1.4. ММ теста (проверка попадания векторов оценок коэффициентов в эллипс рассеивания) 4
2.2. Численные методы 6
2.2.1. Линейный метод наименьших квадратов при равноточных измерениях 6
3. Архитектура ПМО 6
4. Вычислительные эксперименты 7
4.1. Сглаживание результатов измерений 7
5. Выводы 11
6. Список использованных источников 11
Выдержка из текста
В данной ЛР требуется получить полином первого порядка, сглаживающий совокупность измерений, которые получены искажением истинной линейной зависимости случайными ошибками, подчиняющимися гауссовскому распределению с заданной дисперсией и нулевым математическим ожиданием. Решение задачи производится с помощью применения линейного метода наименьших квадратов. Критерием достижения поставленной цели является сравнение истинных коэффициентов с их мат.ожиданием, полученным в результате цикла расчетов обработкой векторов оценок коэффициентов, и подсчёт частоты попаданий вектора оценок коэффициентов при заданной доверительной вероятности в соответствующий эллипс их рассеивания.
Задачи такого типа решаются в целях экономии места для хранения измерений и удобства использования в расчетах, хотя при этом уменьшается точность используемых данных
Список использованной литературы
1. Кудряшов С.В. Курс лекций по дисциплине «Методы экспериментальных исследований АКС», 2010 год
2. Свободная энциклопедия Википедия. — (http://ru.wikipedia.org)
С этим материалом также изучают
Полное руководство по простой линейной регрессии: пошаговая оценка параметров методом МНК, экономическая интерпретация, проверка качества R² и значимости F-критерием Фишера. Идеально для эконометрики.
Единственное руководство для курсовой. Разбираем теорию и даем пошаговые примеры решения задач по симплекс-методу, ТЗ, крит. пути и играм.
... М.С. Использование методов математической статистики для решения некорректных задач // ... характеру проявления, условиям измерения; Оценка результатов сглаживания имеет ... метод. Провести линейную интерполяцию методом пропорциональных частей и методом ...
Разбираем типовые задачи по эконометрике для контрольной. Готовые пошаговые решения с объяснениями: модель Кейнса, МНК, идентификация уравнений, оценка прибыли.
... линейной зависимости. Целью работы является изучение и анализ существующих методов оценок финансовых активов и практическое применение модели ... Хотя коэффициент бета и служит для измерения риска, ... теории Марковица. Основным результатом CAPM явилось ...
... задачи математической статистики 3 2. Парная линейная регрессионная модель с пространственной выборкой 4 3. Оценка модели и ... этот объект. Для построения моделей чаще всего применяются методы математической статистики, позволяющие сделать описание ...
... линейной зависимости. Целью работы является изучение и анализ существующих методов оценок финансовых активов и практическое применение модели ... В.Ю., Шаповал А.Б. Инвестиции. Математические ме-тоды. – М.: ... Марковица. Основным результатом CAPM явилось ...
Полный анализ инвестпроектов: расчет NPV, IRR, WACC и Бета-коэффициента с учетом новых налогов РФ. Решение задач, методология, практические выводы для максимизации прибыли.
... решений. 2. Дать понятие и сущность задач оптимизации. 3.Классифицировать математические методы решения оптимизационных задач. 3. С применением математических методов (метод линейного программи-рования) и информационных технологий оптимизировать ...
... Оценка значимости уравнения регрессии 2.3 Оценка качества модели 2.4 Использование F-критерия 2.5 Множественная регрессия и корреляция Глава 3. Построение модели множественной линейной регрессии для коэффициента ...
