Обработка экспериментальных данных

Основные понятия и методы, используемые при обработке экспериментальных исследований. Классификация систематических погрешностей по причине возникновения. Идея метода наименьших квадратов. Случаи линейной, пропорциональной и нелинейной зависимостей.

Рубрика Математика
Вид учебное пособие
Язык русский
Дата добавления 11.03.2014
Размер файла 3,9 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

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


HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.


Подобные документы

  • Аппроксимация экспериментальных зависимостей методом наименьших квадратов. Правило Крамера. Графическое отображение точек экспериментальных данных. Аномалии и допустимые значения исходных данных. Листинг программы на С++. Результаты выполнения задания.

    курсовая работа [166,7 K], добавлен 03.02.2011

  • Понятие, виды и методы планирования экспериментальных исследований. Предварительная обработка экспериментальных данных, компьютерные методы статистической обработки и анализ результатов пассивного эксперимента, оценка погрешностей результатов наблюдений.

    книга [3,1 M], добавлен 13.04.2009

  • Вычисление приближенных величин и погрешностей. Решение алгебраических и трансцендентных уравнений, интерполяция функций и методы численного интегрирования. Применение метода наименьших квадратов к построению эмпирических функциональных зависимостей.

    курсовая работа [378,5 K], добавлен 08.01.2013

  • Вероятностное обоснование метода наименьших квадратов как наилучшей оценки. Прямая и обратная регрессии. Общая линейная модель. Многофакторные модели. Доверительные интервалы для оценок метода наименьших квадратов. Определение минимума невязки.

    реферат [383,7 K], добавлен 19.08.2015

  • Особенности метода аппроксимации табулированных функций. Рассмотрение преимуществ работы в среде математической программы Mathcad. Метод наименьших квадратов как наиболее распространенный метод аппроксимации экспериментальных данных, сферы применения.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 30.09.2012

  • Проверка адекватности линейной регрессии. Вычисление выборочного коэффициента корреляции. Обработка одномерной выборки методами статистического анализа. Проверка гипотезы значимости с помощью критерия Пирсона. Составление линейной эмпирической регрессии.

    задача [409,0 K], добавлен 17.10.2012

  • Знакомство с уравнениями линейной регрессии, рассмотрение распространенных способов решения. Общая характеристика метода наименьших квадратов. Особенности оценки статистической значимости парной линейной регрессии. Анализ транспонированной матрицы.

    контрольная работа [380,9 K], добавлен 05.04.2015

  • Этапы статической обработки результатов экспериментальных исследований. Расчет числа приложения нагрузок от воздушных судов на отдельном участке аэродромного покрытия. Определение статического коэффициента условий работы жестких аэродромных покрытий.

    курсовая работа [329,2 K], добавлен 19.03.2013

  • Основные задачи регрессионного анализа в математической статистике. Вычисление дисперсии параметров уравнения регрессии и дисперсии прогнозирования эндогенной переменной. Установление зависимости между переменными. Применение метода наименьших квадратов.

    презентация [100,3 K], добавлен 16.12.2014

  • Механизм и основные этапы нахождения необходимых параметров методом наименьших квадратов. Графическое сравнение линейной и квадратичной зависимостей. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции при заданном уровне значимости.

    курсовая работа [782,6 K], добавлен 19.05.2014

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.