Модификация взвешенного метода наименьших квадратов путем применения в качестве весов наблюдений количества информации в аргументе о значении функции (алгоритм и программная реализация)
Характеристика особенностей метода автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с основными функциями программного инструментария – интеллектуальной системы "Эйдос". Определение сущности взвешенного метода наименьших квадратов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика | 
| Предмет | Информационные технологии | 
| Вид | статья | 
| Язык | русский | 
| Прислал(а) | Луценко Евгений | 
| Дата добавления | 20.05.2017 | 
| Размер файла | 3,3 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.
Подобные документы
- Определение зависимости одной физической величины от другой. Применение метода наименьших квадратов с помощью программного обеспечения Mathcad. Суть метода наименьших квадратов. Корреляционный анализ, интерпретация величины корреляционного момента. 
 курсовая работа [63,8 K], добавлен 30.10.2013
- Разработка алгоритма аппроксимации данных методом наименьших квадратов. Средства реализации, среда программирования Delphi. Физическая модель. Алгоритм решения. Графическое представление результатов. Коэффициенты полинома (обратный ход метода Гаусса). 
 курсовая работа [473,6 K], добавлен 09.02.2015
- Обзор методов аппроксимации. Математическая постановка задачи аппроксимации функции. Приближенное представление заданной функции другими, более простыми функциями. Общая постановка задачи метода наименьших квадратов. Нахождение коэффициентов функции. 
 курсовая работа [1,5 M], добавлен 16.02.2013
- Развитие навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel и программным продуктом MathCAD и применение их для решения задач с помощью электронно-вычислительных машин. Схема алгоритма. Назначение функции Линейн и метода наименьших квадратов. 
 курсовая работа [340,4 K], добавлен 17.12.2014
- Анализ методов идентификации, основанных на регрессионных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Построение прямой регрессии методом Асковица. Определение значения дисперсии адекватности и воспроизводимости, коэффициентов детерминации. 
 курсовая работа [549,8 K], добавлен 11.12.2012
- Определение параметров линейной зависимости из графика. Метод парных точек. Метод наименьших квадратов. Блок-схема программного комплекса в Microsoft Visual Studio и Microsoft Excel. Инструкция пользователя, скриншоты. Общий вид программного кода. 
 курсовая работа [2,1 M], добавлен 29.11.2014
- Содержание термина "планирование эксперимента". Сущность метода наименьших квадратов. Разработка программы анализа статистической оценки качества проектируемой системы: составление и графическое представление алгоритма решения, листинг программы. 
 курсовая работа [4,1 M], добавлен 16.09.2011
- Подбор параметров линейной функции. Вычисление значения функции в заданных промежуточных точках с использованием математических пакетов. Исследование математической модели решения задачи. Составление программы для вычисления коэффициента корреляции. 
 курсовая работа [2,3 M], добавлен 21.10.2014
- Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда. 
 курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014
- Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. Описание программы на языке Turbo Pascal; анализ результатов ее работы. 
 курсовая работа [390,2 K], добавлен 02.01.2015
