Линейный регрессионный анализ - Экономико-математическое моделирование лабораторная работа

Расчет уравнения линейной регрессии. Построение на экран графика и доверительной области уравнения. Разработка программы, генерирующей значения случайных величин, имеющих нормальный закон распределения для определения параметров уравнения регрессии.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Сначала генерируются К выборок из N элементов. Затем для каждой выборки определяется математическое ожидание и дисперсия. Исходя из полученных данных, вычисляются параметры уравнения линейной регрессии. Для этих параметров определяется мат. ожидание, отклонение и доверительный интервал. Определяется критерий Фишера, и его значение сравнивается с критическим. Если полученное значение меньше критического, то линейная модель адекватна полученным данным.
Полученный результат выводим на экран
Критическое значение критерия Фишера
using System. Collections. Generic;
double NormRasp (double M, double S)
double InverseNormalCDF (double alpha)
double res = 0, p = 0, t = 0, q = 0;
t = Math. Sqrt (-2 * Math. Log (p, Math.E));
q = t - ((0.010328 * t + 0.802853) * t + 2.515517) / (((0.001308 * t + 0.189269) * t + 1.432788) * t + 1);
private void button1_Click (object sender, EventArgs e)
int K = Convert. ToInt32 (textBox1. Text);
int N = Convert. ToInt32 (textBox2. Text);
double M1 = Convert. ToDouble (textBox3. Text);
double DM = Convert. ToDouble (textBox4. Text);
double S = Convert. ToDouble (textBox5. Text);
List> Matrix = new List>();
Matrix[i].Add (NormRasp(M1 + DM * i, S));
List Mid = new List();
List SG = new List();
sum += (Matrix[i] [j] - Mid[i]) * (Matrix[i] [j] - Mid[i]);
SG. Add (Math. Sqrt (sum / (N - 1)));
double B1 = 0, B2 = 0, B3 = 0, B4 = 0;
double Betta = (K * B1 - B2 * B3) / (K * B4 - B2 * B2);
double Alpha = (B3 - Betta * B2) / K;
Dos += (Mid[i] - Alpha - Betta * i) * (Mid[i] - Alpha - Betta * i);
DY += (Mid[i] - MY) * (Mid[i] - MY);
Da += (Mid[i] - MY) * (Mid[i] - MY);
double p = Convert. ToDouble (comboBox1. Text. ToString());
double u = Math. Abs (InverseNormalCDF(p)); // квинтиль нормального распределения
double uq = Math. Pow (u, 2); // квадрат квинтиля
double q2 = ((5 * uq + 16) * uq + 3) * u / 96;
double q3 = (((3 * uq+ 19) * uq + 17) * uq - 15) * u / 384;
double q4 = ((((79 * uq + 776) * uq + 1482) * uq - 1920) * uq - 945) * u / 92160;
double tm = u + q1 / v + q2 / v / v + q3 / v / v / v + q4 / v / v / v / v;
double tb = u + q1 / v + q2 / v / v + q3 / v / v / v + q4 / v / v / v / v;
double deltaB = tb * S0 * Math. Sqrt (1 - r) / SX / Math. Sqrt (K - 2);
double H = 2.0 * (K - 3) * (K * (N - 1) - 1) / (K * N - 4);
double W = u * Math. Sqrt (H + L) / H - (1.0 / (K - 2) - 1.0 / (K * (N - 1) - 1)) * (L + 5.0 / 6 - 2.0 / 3 / H);
float min = (float) (MY - deltaM - (Betta + deltaB) * MX);
float max = (float) (MY + 1 + (Betta + deltaB) * MX);
float SizeX = (float) pictureBox1. Width / K;
float SizeY = (float) pictureBox1. Height / (max - min);
Bitmap bmp = new Bitmap (pictureBox1. Width, pictureBox1. Height);
Graphics gr = Graphics. FromImage(bmp);
for (int i = 0; i < pictureBox1. Width; i++)
float Y = max - (float) (MY + Betta * (i / SizeX - MX) - min);
float minY1 = max - (float) (MY - deltaM + (Betta - deltaB) * (i / SizeX - MX) - min);
float minY2 = max - (float) (MY - deltaM + (Betta + deltaB) * (i / SizeX - MX) - min);
float maxY1 = max - (float) (MY + deltaM + (Betta - deltaB) * (i / SizeX - MX) - min);
float maxY2 = max - (float) (MY + deltaM + (Betta + deltaB) * (i / SizeX - MX) - min);
if (i < pictureBox1. Width / 2) gg -= 0.1F;
gr. DrawLine (Pens. LightSkyBlue, i, minY * SizeY+gg, i, maxY * SizeY-gg);
gr. DrawLine (Pens. Black, i, Y * SizeY, i, Y * SizeY + 1);
float Y = (float) (max + min - Mid[i]);
gr. FillRectangle (Brushes. Red, i * SizeX, Y * SizeY, 3, 3);
gr. FillRectangle (Brushes. Green, (float) MX * SizeX, (max + min - (float) MY) * SizeY, 3, 3);
gr. DrawLine (Pens. LightGray, i * SizeX, 0, i * SizeX, pictureBox1. Height);
gr. DrawString (Convert. ToString(i), Font, Brushes. Black, i * SizeX, 0);
gr. DrawLine (Pens. LightGray, 0, i * SizeY * (max - min) / 4, pictureBox1. Width, i * SizeY * (max - min) / 4);
gr. DrawString (Convert. ToString (i * (max - min) / 4 + min), Font, Brushes. Black, 0, i * SizeY * (max - min) / 4);
string Result = «Dosn =» + Dos. ToString() + «\n» +
if (F < Fkr) Result += «Линейная модель адекватна\n наблюдаемым значениям»;
else Result += «Линейная модель не адекватна\n наблюдаемым значениям»;
регрессия уравнение программа график
Была разработана программа, генерирующая значения случайных величин, имеющих нормальный закон распределения. С помощью ее удалось определить параметры уравнения регрессии, построить и вывести на экран график и доверительную область этого уравнения.
Основные параметры уравнения регрессии, оценка их параметров и значимость. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Показатели качества уравнения регрессии, прогнозирование данных. контрольная работа [222,5 K], добавлен 08.05.2014
Параметры уравнения и экономическое толкование коэффициента линейной регрессии. Расчет коэффициентов детерминации и средних относительных ошибок аппроксимации. Построение структурной формы модели с использованием косвенного метода наименьших квадратов. контрольная работа [99,2 K], добавлен 27.04.2011
Построение регрессионных моделей. Смысл регрессионного анализа. Выборочная дисперсия. Характеристики генеральной совокупности. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Дисперсии случайных остатков. реферат [57,4 K], добавлен 25.01.2009
Расчет параметров A и B уравнения линейной регрессии. Оценка полученной точности аппроксимации. Построение однофакторной регрессии. Дисперсия математического ожидания прогнозируемой величины. Тестирование ошибок уравнения множественной регрессии. контрольная работа [63,3 K], добавлен 19.04.2013
Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии. контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018
Понятие модели множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов, который используется для определения параметров уравнения множественной линейной регрессии. Оценка качества подгонки регрессионного уравнения к данным. Коэффициент детерминации. курсовая работа [449,1 K], добавлен 22.01.2015
Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление остатков, расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков и построение графика остатков. Проверка выполнения предпосылок МНК. контрольная работа [1,4 M], добавлен 25.06.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Линейный регрессионный анализ лабораторная работа. Экономико-математическое моделирование.
Реферат по теме Литература - Терапия (ОСТРЫЕ ЛЕЙКОЗЫ)
Реферат по теме Новые творческие направления XI века. Сольфеджио - психотехника развития музыкального слуха
Сочинение На Тему Любовь В Жизни Человека
Курсовая работа по теме Основні засади демократії
Реферат: Аудит учредительных документов предприятия
Реферат по теме Налогообложение и учет затрат на содержание жилищного фонда организации
Итоговое Сочинение Забвение Прошлого Грозит Его Повторением
Практические Работы По Excel Для Студентов
Конфликты В Педагогическом Общении Реферат
Курсовая работа по теме Удосконалення обліку та контролю коштів цільового фінансування
Контрольная работа: Позиционные системы исчисления Двоичная система счисления
Дипломная работа: Перспективы по расширению международной деятельности компании "МегаФон"
Сочинение Рассуждение Про Словосочетания
Практическое задание по теме Экспериментальная педагогическая психология и психодиагностика
Контрольная работа по теме Понятие и виды вещных прав
Контрольная Работа На Тему Характер И Стили Взаимодействия В Ученическом Коллективе
Реферат: Психокоррекция подростков девиантного поведения
Современный Воспитатель Это Эссе
Мой Лучший Друг Эссе
Правовое Регулирование Наружной Рекламы Курсовая
Поливинилацетат (ПВА) - Химия реферат
Приемы установления контакта и поддержания внимания аудитории - Иностранные языки и языкознание реферат
Место и роль арабских государств в разрешении "иракского кризиса" - Политология реферат