Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15901
Title: Побудова і дослідження математичної моделі за джерелами експериментальних даних методами регресійного аналізу. Навчальний посібник
Authors: Litnarovych, Ruslan Mykolaiovych
Keywords: математична модель
регресійний аналіз
експеримент
опрацювання матеріалів
математическая модель
регрессионный анализ
эксперимент
обработка материалов
mathematical model
regressive analysis
experiment
working of materials
Issue Year: 2011
Publisher: Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем'янчука
Citation: Літнарович Р.М.Побудова і дослідження математичної моделі за джерелами експериментальних даних методами регресійного аналізу. Навчальний посібник, МЕГУ, Рівне, 2011.-140 с. Litnarovich R. M. Construction and research of mathematical model on the sources of experimental data by the methods of regressive analysis. Train aid.IEGU,Rivne, 2011.-140 p
Abstract: Регресійний аналіз є основним статистичним методом побудови математичних моделей об’єктів або явищ по експериментальним даним. Основні результати в даний час отримані стосовно до лінійних регресійних моделей. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15901
Регрессионный анализ является основным статистическим методом построения математических моделей объектов или явлений по экспериментальным данным. Основные результаты в настоящее время получены относительно линейных регрессионных моделей. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15901
A regressive analysis is the basic statistical method of construction of mathematical models of objects or phenomena for to experimental information. It is presently got basic results in relation to linear regressive models. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15901
Description: Для застосування узагальненого методу найменших квадратів (УМНК) необхідно знати ковариаційну матрицю вектора збурень Ω, що зустрічається вкрай рідко на практиці. Якщо ж вважати всі n(n+1)/2 елементів симетричної ковариаційної матриці Ω, невідомими параметрами узагальненої моделі (в доповнення до (m+1) параметрам βi ), то загальне число параметрів значно перевищить число спостережень n, що зробить оцінку цих параметрів нерозрішимою задачею. Встановлено, що при застосуванні кореляційної матриці узагальненого методу найменших квадратів, середня квадратична похибка одиниці ваги зменшилась у шість раз. . Проведена оцінка параметрів регресійної моделі «зва-женим» методом найменших квадратів, що приводить в кінцевому рахунку до ефективних оцінок параметрів моделі.
URI: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/15901
Type: Schoolbook
Appears in Collections:Університети партнерів

Views
Other160
Belarus2
Canada2
China27
Czech Republic1
Germany9
Spain1
EU1
France5
United Kingdom24
Hong Kong1
Hungary1
Iran1
Iceland1
Morocco1
Netherlands8
Pakistan1
Poland5
Russia21
Turkey5
Ukraine225
United States93
Downloads
Other5111
A12
Austria3
Australia1
Belarus3
Canada4
China4
Cyprus1
Czech Republic20
Germany17
Denmark4
Estonia1
Egypt1
EU47
France68
United Kingdom13
Hong Kong3
Hungary6
Ireland5
Israel1
Italy7
Japan2
South Korea4
Kazakhstan2
Luxembourg1
Netherlands19
Norway14
Peru1
Poland17
Romania13
Russia190
Turkey1
Ukraine5155
United States71


Files in This Item:
File Description SizeFormatDownloads 
Моделі регресійного аналізу. Теорія і практика_copy.pdf1.05 MBAdobe PDF10812Download


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.