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

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.