Учебная работа по дисциплине Маркетинг

Реферат Математическое моделирование



Текст реферата Математическое моделирование

Математическое моделирование
ВВЕДЕНИЕ
Различают четыре типа зависимостей между переменными:
1)Зависимость между неслучайными переменными, не требующую для своего
из у чения применения статистических методов;
2) 1)Зависимость случайной переменной y от неслучайных переменных,
исследу е мую методами регрессионного анализа ;
3) 1)Зависимость между случайными переменными y и x i , изучаемую
методами корреляционного анализа ;
4) 1)Зависимость между неслучайными переменными, когда все они
содержат ошибки измерения, требующую для своего изучения применения
конфлюэнтного анализа .
Применение регрессионного анализа для обработки результатов
наблюдений позвол я ет получить оценку влияния переменных,
рассматриваемых в качестве аргументов (незав и симых переменных) на
переменную, которая считается зависимой от первых.
Курсовая работа направлена на освоение методов регрессионного анализа
в проце с се разработки математического описания исследуемого процесса
или явления. Курсовая р а бота предусматривает обработку
экспериментальных данных и поиск наиболее удовлетв о рительной
гипотезы взаимосвязи между функцией и аргументами.
В качестве таких гипотез рассматриваются линейная и нелинейная
регрессионные модели, каждая из которых может быть парной (только две
переменных функция и арг у мент) или множественной (одна функция и
несколько аргументов).
Относительно закона изменения независимых переменных x i не делается
никаких о г раничений –
ЛИНЕЙНАЯ ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ
Для нахождения теоретической линии регрессии по данным
производственных зам е ров или специально поставленных экспериментов
применяется метод наименьших квадр а тов , с помощью которого путем
определенных вычислений находится уравнение y = f(x), соответствующее
взаимосвязи рассматриваемых параметров. А именно, отыскивается теор е
тическая линия регрессии у по х, занимающая в корреляционном поле
такое положение, при котором выполняется требование, чтобы сумма
квадратов расстояний от этой линии до ка ж дой точки в корреляционном
поле являлась минимальной.
При изображении корреляционного поля на графике по оси у откладывают
значения функции, а по оси х — значения аргумента .
Теоретическая линия регрессии у по х должна быть внесена в
корреляционное поле таким образом, чтобы соблюдался принцип наимен ь
ших квадратов:
m
S 2 = y j 2 = ( y j y' j ) 2 ( 1 )
j = 1
где j — порядковый номер точки в исходном числовом материале:
у j — измеренное значение функции для определенного значения
аргумента ( х ) ;
y' / --расчетное значение функции при заданной величине аргумента ( х
) в соответствии с теоретической их взаимосвязью. В случае линейной
зависимости
y' j = a + b x j . (2)
Задача сводится к отысканию коэффициентов регрессии а и b уравнения
(2), т. е. з а ранее установлено, что рассматриваемые параметры у и
х связаны линейной зависимостью по уравнению (2).
Величина y j представляющая собой расстояние от каждой точки
корреляционного поля до теоретической
Страницы: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Узнать ЦЕНУ

Оставьте вашу заявку и Вы узнаете
ЦЕНУ выполнения диссертации, дипломной, курсовой, реферата