Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Информационное моделирование Моделирование статистического
Содержание
- 1. Информационное моделирование Моделирование статистического
- 2. Вопросы к изучению
- 3. Моделирование статистического прогнозированияКвадратичная модель
- 4. Моделирование статистического прогнозированияРегрессионная модельСтатистические данныеДиаграмма
- 5. Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем.
- 6. Моделирование статистического прогнозированияподбирали вид функции;вычисляли коэффициенты функции
- 7. Метод наименьших квадратов
- 8. График регрессионной модели называется трендом.
- 9. Статистическая модель прогнозирования, построенная методом наименьших квадратовКвадратичная модель
- 10. В статистике величина R2 называется коэффициентом детерминированности.Показывает, насколько удачной является полученная регрессионная модель.
- 11. Для чего мы выполняли все эти построения и вычисления? Для чего нужны такие модели?
- 12. Регрессионная математическая модельКвадратичная модель
- 13. Модель — это объект-заменитель, который вопределённых условиях
- 14. Регрессионная математическая модельКвадратичная модель
- 15. Слайд 15
- 16. Способы прогнозирования по регрессионной моделиСпособыВосстановление значения
- 17. Если прогноз рассчитывается в пределах экспериментальных значенийнезависимой переменной, то такой прогнозназывается восстановлением значения.
- 18. Способы прогнозирования по регрессионной моделиСпособыВосстановление значенияЭкстраполяция
- 19. Если прогноз рассчитывается за пределамиэкспериментальных данных, то такойпрогноз называется экстраполяцией.
- 20. Microsoft Excel
- 21. Пример
- 22. Восстановление значения
- 23. Экстраполяция
- 24. ЭкстраполяцияПрименение всякой регрессионной модели ограничено, особенно за пределами экспериментальной области.
- 25. МодельКвадратичная модель
- 26. Экстраполяция
- 27. Экстраполяция
- 28. Способы прогнозирования по регрессионной модели:Регрессионную модель просто
- 29. Скачать презентанцию
Вопросы к изучению
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Информационное моделирование
Моделирование статистического прогнозирования.
Прогнозирование по регрессионной модели
Слайд 4Моделирование статистического прогнозирования
Регрессионная модель
Статистические данные
Диаграмма
Слайд 5Регрессионная модель – это функция,
описывающая зависимость между
количественными характеристиками
сложных
Слайд 6Моделирование статистического прогнозирования
подбирали вид функции;
вычисляли коэффициенты функции a, b и
с.
Полученный график функции должен располагаться как можно ближе к экспериментальным
точкам. 
Слайд 9Статистическая модель прогнозирования,
построенная методом наименьших квадратов
Квадратичная модель
Слайд 10В статистике величина R2 называется коэффициентом детерминированности.
Показывает, насколько удачной является
полученная регрессионная модель.
Слайд 13Модель — это объект-заменитель, который в
определённых условиях может заменять
объект-оригинал. Модель
воспроизводит
интересующие нас свойства и
характеристики оригинала.
Слайд 17Если прогноз рассчитывается в пределах
экспериментальных значений
независимой переменной, то такой
прогноз
называется восстановлением значения.
Слайд 19Если прогноз рассчитывается за пределами
экспериментальных данных, то такой
прогноз называется экстраполяцией.
Слайд 24Экстраполяция
Применение всякой регрессионной модели ограничено,
особенно за пределами экспериментальной области.
Слайд 28Способы прогнозирования по регрессионной модели:
Регрессионную модель просто строить, а затем
прогнозировать по ней с помощью электронных таблиц.
Осуществляется путём вычислений.
если прогноз
рассчитывается в пределах экспериментальных значений независимой переменной, такой прогноз называется восстановлением значения;если прогноз рассчитывается за пределами экспериментальных данных, то такой прогноз называется экстраполяцией.
Моделирование статистического прогнозирования. Прогнозирование по регрессионной модели
