Слайд 3
Моделирование статистического прогнозирования
Квадратичная модель
Слайд 4
Моделирование статистического прогнозирования
Регрессионная модель
Статистические данные
Диаграмма
Слайд 5
Регрессионная модель – это функция,
описывающая зависимость между
количественными характеристиками сложных
систем.
Слайд 6
Моделирование статистического прогнозирования
подбирали вид функции;
вычисляли коэффициенты функции a,
b и с.
Полученный график функции должен располагаться как можно
ближе к экспериментальным точкам.
Слайд 8
График регрессионной модели называется
трендом.
Слайд 9
Статистическая модель прогнозирования,
построенная методом наименьших квадратов
Квадратичная модель
Слайд 10
В статистике величина R2 называется коэффициентом детерминированности.
Показывает, насколько
удачной является полученная регрессионная модель.
Слайд 11
Для чего мы выполняли все эти построения и
вычисления?
Для чего нужны такие модели?
Слайд 12
Регрессионная математическая модель
Квадратичная модель
Слайд 13
Модель — это объект-заменитель, который в
определённых условиях может
заменять
объект-оригинал. Модель воспроизводит
интересующие нас свойства и
характеристики оригинала.
Слайд 14
Регрессионная математическая модель
Квадратичная модель
Слайд 16
Способы прогнозирования по регрессионной модели
Способы
Восстановление значения
Слайд 17
Если прогноз рассчитывается в пределах
экспериментальных значений
независимой переменной,
то такой прогноз
называется восстановлением значения.
Слайд 18
Способы прогнозирования по регрессионной модели
Способы
Восстановление значения
Экстраполяция
Слайд 19
Если прогноз рассчитывается за пределами
экспериментальных данных, то такой
прогноз
называется экстраполяцией.
Слайд 24
Экстраполяция
Применение всякой регрессионной модели ограничено,
особенно за пределами
экспериментальной области.