Дипломная работа

от 20 дней
от 9999 рублей

Курсовая работа

от 10 дней
от 1999 рублей

Реферат

от 3 дней
от 699 рублей

Контрольная работа

от 3 дней
от 99 рублей
за задачу

Диссертация

Сроки и стоимость индивидуальные

Главная - Математические методы и модели в экономике - Апроксимация систем линейных уравнений по методу наименьших квадратов

Апроксимация систем линейных уравнений по методу наименьших квадратов Математические методы и модели в экономике . Курсовая

  • Тема: Апроксимация систем линейных уравнений по методу наименьших квадратов
  • Автор: Юлия
  • Тип работы: Курсовая
  • Предмет: Математические методы и модели в экономике
  • Страниц: 22
  • Год сдачи: 2010
  • ВУЗ, город: Москва
  • Цена(руб.): 1500 рублей

Заказать персональную работу

Выдержка

ВВЕДЕНИЕ

Наиболее распространенным методом аппроксимации экспериментальных данных является метод наименьших квадратов. Метод позволяет использовать аппроксимирующие функции произвольного вида и относится к группе глобальных методов. Простейшим вариантом метода наименьших квадратов является аппроксимация прямой линией (полиномом первой степени). Этот вариант метода наименьших квадратов носит также название линейной регрессии.
Критерием близости в методе наименьших квадратов является требование минимальности суммы квадратов отклонений от аппроксимирующей функции до экспериментальных точек.
Таким образом, не требуется, чтобы аппроксимирующая функция проходила через все заданные точки, что особенно важно при аппроксимации данных, заведомо содержащих погрешности.
Важной особенностью метода является то, что аппроксимирующая функция может быть произвольной. Ее вид определяется особенностями решаемой задачи, например, физическими соображениями, если проводится аппроксимация результатов физического эксперимента. Наиболее часто встречаются аппроксимация прямой линией (линейная регрессия), аппроксимация полиномом (полиномиальная регрессия), аппроксимация линейной комбинацией произвольных функций. Кроме того, часто бывает возможно путем замены переменных свести задачу к линейной (провести линеаризацию).

Содержание

Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
СКАЛЯРНЫЕ ПРОИЗВЕДЕНИЯ И ТРАНСПОНИРОВАНИЕ 4
СКАЛЯРНЫЕ ПРОИЗВЕДЕНИЯ И НЕРАВЕНСТВО ШВАРЦА 6
ТРАНСПОНИРОВАНИЕ МАТРИЦЫ 8
ПРОЕКЦИИ НА ПОДПРОСТРАНСТВА И АППРОКСИМАЦИИ ПО МЕТОДУ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 9
Упражнение 3.2.1. 10
Упражнение 3.2.2. 11
МНОГОМЕРНЫЕ ЗАДАЧИ О НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТАХ 12
МАТРИЦЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ 15
ПОДГОНКА ДАННЫХ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
Список использованной литературы 22

Литература

Список использованной литературы
1. Г. Стренг, «Линейная алгебра и её применения», М. «Мир» - 1980 г.
2. О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Р.Н. Черемных Взвешенный метод наименьших квадратов Взвешенный метод наименьших квадратов Математические методы в экономике. – М.: Дис, 1997.
3. Анна Эрлих Технический анализ товарных и финансовых рынков. – М.: ИНФРА, 1996.
4. Я.Б. Шор Статистические методы анализа и контроля качества и надёжности. – М.: Советское радио, 1962.
5. В.С. Пугачёв Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Наука, 1979. – 394 с.
6. Грабовецкий Б.Е. Экономическое прогнозирование и планирование: – К.: Центр учебной литературы, 2003. – 188 с.
7. Ерина А.М., Кальян З.О. Теория статистики: Практикум. – К.: КНЕУ, 1997. – с. 187–190.
8. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов. – М., 1998. – с. 143–155.

Форма заказа

Напрмер, Экономика

Похожие работы

Название Цена
Интегральные функции и их приложения 1500
Полный алгоритм решения задач линейного программирования 1500
Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решенияграфовых задач 1500
Теория автоматов 1500
Интерпретация статистических данных 5-6 классы 1500
Роль внеклассной работы по математике в развитии мышления младших школьников 1500
Решение задач с модулями в курсе средней школы 5-11 классы 1500

© 2010-2017, Все права защищены. Принимаем заказы по всей России.