контрольная работа Построение регрессионных моделей
Характеристика средств статистики, относящихся к обработке данных. Сравнение моделей множественной регрессии, построенных по одной зависимой переменной и нескольким возможным множествам независимых переменных. Анализ показателей смещенности в моделях.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.10.2010 |
| Размер файла | 16,2 K |
Подобные документы
Описание внешних иерархических моделей базы данных. Проектирование нормализованных локальных ER-моделей. Выявление и устранение эквивалентных сущностей и категорий, дублирования атрибутов и связей. Создание внутренней реляционной модели данного проекта.
курсовая работа [87,9 K], добавлен 20.01.2015Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.
курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014Построение систем визуализации моделей раскроя и их модификации. Анализ способов и методов создания универсального хранилища данных, на примере построения динамически формируемого информационного файла. Графические возможностей языка высокого уровня С.
научная работа [355,5 K], добавлен 06.03.2009Изучение пространственных характеристик АГК и структур НС при обработке ими стохастических сред, подбор алгоритмов. Рекомендаций по использованию разработанных адаптивных алгоритмов с корреляционными методами получения оценок для регрессионных моделей.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 06.05.2011Ознакомление с основами программного пакета Statistica. Описание статистики и графики. Группировка данных, корреляции, методы множественной регрессии. Рассмотрение набора непараметрических статистик. Реализация дисперсионного и ковариационного анализа.
контрольная работа [544,5 K], добавлен 09.06.2015Анализ сетевой инфраструктуры, специфика среды исполнения и принципов хранения данных. Обзор частных моделей угроз персональных данных при их обработке с использованием внутрикорпоративных облачных сервисов. Разработка способов защиты их от повреждения.
курсовая работа [41,7 K], добавлен 24.10.2013Понятие компьютерной и информационной модели. Задачи компьютерного моделирования. Дедуктивный и индуктивный принципы построения моделей, технология их построения. Этапы разработки и исследования моделей на компьютере. Метод имитационного моделирования.
реферат [29,6 K], добавлен 23.03.2010Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели. Оценка параметров регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение определителей матриц. Применение инструмента Регрессия.
контрольная работа [1,0 M], добавлен 13.01.2013Проектирование программного обеспечения. Построение начальной контекстной диаграммы и концептуальной моделей данных. Диаграммы потоков данных и системных процессов нулевого уровня и последовательности экранных форм. Описание накопителей данных.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.03.2013Средства обеспечения гибкости моделей. Анимация и планирование детали. Настройка глобальных привязок. Параметризация в эскизах. Характеристика особенностей проецирования объектов. Создание ассоциативного чертежа. Использование переменных и выражений.
методичка [2,6 M], добавлен 25.06.2013
