Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Работа № 51624


Наименование:


Контрольная классический метод наименьших квадратов

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 28.03.2013. Сдан: 2010. Страниц: 17. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание

Введение………………………………………………………………………. 3
1. Классический метод наименьших квадратов…………………………….. 4
Список использованной литературы………………………………………... 18


Введение

Актуальность данной темы исследования, заключается в том, что метод наименьших квадратов представляет собой один из важнейших разделов математической статистики и широко используется для статистических выводов в различных областях науки и техники.
Целью настоящей работы является рассмотрение теоретических аспектов классического метода наименьших квадратов.
Для достижения поставленной цели, необходимо выполнить следующие задачи:
1. Рассмотреть основные процедуры оценки параметров по методу наименьших квадратов;
2. Изучить основные свойства оценки.
Объектом исследования данной работы, является метод наименьших квадратов, а предметом выступают процедуры оценки по методу наименьших квадратов.
Методы исследования:
 анализ научной и информационной базы,
 синтез полученных данных,
 методы экономического анализа (измерение, группировка и обобщение данных, метод сравнения).

1. Классический метод наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов метод, один из методов ошибок теории для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Данный метод применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при наблюдений обработке. предложен К. Гауссом (1794—95) и А. Лежандром
1. Классический метод наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов метод, один из методов ошибок теории для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Данный метод применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при наблюдений обработке. предложен К. Гауссом (1794—95) и А. Лежандром (1805—06). Первоначально метод использовался для обработки результатов астрономических и геодезических наблюдений. Строгое математическое обоснование и установление границ содержательной применимости Метод наименьших квадратовданы А.А. Марковым (старшим) и А.Н. Колмогоровым [6; с. 152].
Метод наименьших квадратов (МНК) является одним из наиболее разработанных и распространенных вследствие своей относительной простоты и эффективности методов оценки параметров линейных эконометрических моделей. Он не предъявляет жестких требований к закону распределения ошибок моделей. Вследствие этого оценки коэффициентов моделей, полученные на основе МНК, не зависят от фактического (или предполагаемого) закона распределения. Хотя обычно закон распределения ошибки, если его знание необходимо для проверки качества модели, свойств ее параметров, предполагается нормальным. При этом в «классическом» варианте МНК, как это будет показано далее, в отношении свойств ошибки модели t выдвигаются следующие предположения:
– ошибка имеет нулевое математическое ожидание, 〖М[ε〗_t]=0;
– ее дисперсия конечна и постоянна, σ_ε^2=const;
– автокорреляционные связи в ряду ошибки отсутствуют, т. е. ρ_1=ρ_2=⋯=0, где ρ_i – коэффициент автокорреляции рядов t и t–i, i=1,2,... ;
– ряд значений ошибки статистически не связан с рядами значений независимых переменных модели.



Подать заявку на покупку Контрольная по не указаному предмету

Ваше предложение по стоимости за работу: