+
Информация о работе
Подробнее о работе
Нелинейная модель Линеаризация Для тех же наблюдений xt и yt предполагается что зависимую переменную
- 1 страниц
- 2016 год
- 27 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Построим нелинейную регрессионную модель в виде
.
1. Предложенная модель становится линейной после замены переменных.
Обозначая: , получим
.
Преобразуем таблицу исходных данных и, опираясь на результаты вычислений в табл.2, вычислим оценки
Прогнозирование в нелинейной модели может осуществляться по формуле
t у Хtуt
1 158 0,059 0,003 24964 9,294 152,570 29,490
2 138 0,067 0,004 19044 9,200 150,271 150,577
3 129 0,125 0,016 16641 16,125 133,176 17,435
4 114 0,200 0,040 12996 22,800 111,196 7,864
5 155 0,063 0,004 24025 9,688 151,492 12,305
6 151 0,071 0,005 22801 10,786 148,875 4,514
7 163 0,050 0,003 26569 8,150 155,155 6
Отсутствует
Нелинейная модель. Линеаризация
Для тех же наблюдений xt и yt, предполагается, что зависимую переменную у и независимую x связывает нелинейное регрессионное уравнение:
Проведите линеаризацию модели, определите оценки параметров нелинейной модели.
Оцените качество модели с помощью коэффициента детерминации и дисперсионного отношения F.
Определите прогнозное значение при х11=N, где N – номер Вашего варианта. Постройте 95% доверительный интервал для прогноза.
Оцените с помощью эластичности силу влияния фактора на результат в точке х11.
На диаграмме рассеяния постройте график прогнозных значений. Определите сумму квадратов отклонений наблюдений от нелинейного прогноза.
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
