Презентация

Содержание

Слайд 2

Ms Excel – это универсальная система обработки данных, которая может

Ms Excel – это универсальная система обработки данных, которая может использоваться

для анализа и представления данных в наглядной форме.
Слайд 3

Определение зависимости время падения тела на землю от первоначальной высоты

Определение зависимости время падения тела на землю от первоначальной высоты

Слайд 4

КАК найти зависимость частоты заболеваемости жителей города бронхиальной астмой от качества воздуха?

КАК найти зависимость частоты заболеваемости жителей города бронхиальной астмой от качества

воздуха?
Слайд 5

Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных.

Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных.


Слайд 6

Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных

Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных

Слайд 7

Слайд 8

Необходимо получить формулу, отражающую эту зависимость. На языке математики это

Необходимо получить формулу, отражающую эту зависимость.
На языке математики это называется

функцией зависимости Р от С:
Р(С)
Слайд 9

Требования к искомой функции она должна быть достаточно простой для

Требования к искомой функции

она должна быть достаточно простой для использования

её в дальнейших вычислениях;
график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек от графика были минимальны и равномерны
Слайд 10

Полученную функцию, график которой приведен на рисунке, принято называть в статистике регрессионной моделью

Полученную функцию, график которой приведен на рисунке, принято называть в статистике

регрессионной моделью
Слайд 11

Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем

Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных

систем
Слайд 12

Получение регрессионной модели подбор вида функции; вычисление параметров функции.

Получение регрессионной модели

подбор вида функции;
вычисление параметров функции.

Слайд 13

Выбор производится среди следующих функций y=ax+b – линейная функция; y=ax2+bx+c

Выбор производится среди следующих функций

y=ax+b – линейная функция;
y=ax2+bx+c – квадратичная

функция;
y=aln(x)+b – логарифмическая функция;
y=aebx - экспоненциальная функция;
y=axb - степенная функция.
Слайд 14

Метод наименьших квадратов (МНК) Искомая функция должна быть построена так,

Метод наименьших квадратов (МНК)

Искомая функция должна быть построена так, чтобы

сумма квадратов отклонений у – координат всех экспериментальных точек от у – координат графика функции была бы минимальной
Слайд 15

Линейная функция

Линейная функция

Слайд 16

Степенная функция

Степенная функция

Слайд 17

Квадратичная функция

Квадратичная функция

Слайд 18

Экспоненциальная функция

Экспоненциальная функция

Слайд 19

R2 - коэффициентом детерминированности 0 Хорошая модель Плохая модель

R2 - коэффициентом детерминированности

0 < R2 < 1

Хорошая модель

Плохая модель

Слайд 20

Способы прогнозов по регрессионной модели Восстановление значения - прогноз производится

Способы прогнозов по регрессионной модели

Восстановление значения - прогноз производится в

пределах экспериментальных значений независимой переменной
Экстраполяция - прогнозирование за пределами экспериментальных данных
Имя файла: Презентация.pptx
Количество просмотров: 48
Количество скачиваний: 0