TheSlide.ru

Модели статистического прогнозирования

Содержание

1. Модели статистического прогнозирования
2. Модели статистического прогнозирования
3. Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных
4. Виды статистикиМедицинскаяЭкономическаяСоциальнаяМатематическаяи др.
5. Табличное и графическое представление статистических данных
6. Два варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным
7. Метод наименьших квадрантовЭтапы получения регрессивной функции:y=ax+b –
8. Три функции построенные по МНКy=46,361x-99,881 – линейная
9. Метод наименьших квадрантовЭтапы получения регрессивной функции:y=ax+b –
10. Прогнозирование по регрессионной модели
11. Прогнозирование с помощью электронных таблицy=21,845x2-106,97x+150,21R2=0,9788
12. Скачать презентанцию

Модели статистического прогнозирования

Главная
Разное
Модели статистического прогнозирования

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Модели статистического прогнозирования

Модели статистического прогнозирования

Слайд 2Модели статистического прогнозирования

Модели статистического прогнозирования

Слайд 3Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных

данных

Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных

Слайд 4Виды статистики
Медицинская
Экономическая
Социальная
Математическая
и др.

Виды статистикиМедицинскаяЭкономическаяСоциальнаяМатематическаяи др.

Слайд 5Табличное и графическое представление статистических данных

Табличное и графическое представление статистических данных

Слайд 6Два варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным

Два варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным

Слайд 7Метод наименьших квадрантов
Этапы получения регрессивной функции:

y=ax+b – линейная функция;
y=ax2+bx+c –

квадратичная функция;
y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;
y=aebx – экспоненциальная функция;
y=axb –

степенная функция;
y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени.

ТРЕНД (англ. “trend”) – общее направление или тенденция

y=46,361x-99,881
R2=0,8384

y=3.4302e0,7555x
R2=0,9716

y=21,845x2-106,97x+150,21
R2=0,9788

Метод наименьших квадрантовЭтапы получения регрессивной функции:y=ax+b – линейная функция;y=ax2+bx+c – квадратичная функция;y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;y=aebx –

Слайд 8Три функции построенные по МНК
y=46,361x-99,881 – линейная функция
y=3.4302e0,7555x - экспоненциальная

функция
y=21,845x2-106,97x+150,21 – квадратичная функция
R2 – коэффициент детерменированности (определяет, насколько удачной

является полученная регрессионная модель)

Три функции построенные по МНКy=46,361x-99,881 – линейная функцияy=3.4302e0,7555x - экспоненциальная функцияy=21,845x2-106,97x+150,21 – квадратичная функцияR2 – коэффициент детерменированности

Слайд 9Метод наименьших квадрантов
Этапы получения регрессивной функции:

y=ax+b – линейная функция;
y=ax2+bx+c –

квадратичная функция;
y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;
y=aebx – экспоненциальная функция;
y=axb –

степенная функция;
y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени.

ТРЕНД (англ. “trend”) – общее направление или тенденция

y=46,361x-99,881
R2=0,8384

y=3.4302e0,7555x
R2=0,9716

y=21,845x2-106,97x+150,21
R2=0,9788

Метод наименьших квадрантовЭтапы получения регрессивной функции:y=ax+b – линейная функция;y=ax2+bx+c – квадратичная функция;y=a ln(x)+b – логарифмическая функция;y=aebx –

Слайд 10Прогнозирование по регрессионной модели

Прогнозирование по регрессионной модели

Слайд 11Прогнозирование с помощью электронных таблиц
y=21,845x2-106,97x+150,21
R2=0,9788

Прогнозирование с помощью электронных таблицy=21,845x2-106,97x+150,21R2=0,9788

Скачать презентацию

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.

Для правообладателей