Тема 7. Обобщенная линейная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция остатков Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Понятие об обобщенном методе наименьших квадратов. Гетероскедастичность пространственной выборки. Тесты на гетероскедастичность. Устранение гетероскедастичности. Автокорреляция остатков временного ряда. Положительная и отрицательная автокорреляция. Статистика Дарбина-Уотсона. Тесты на наличие
Аннотация Для успешного решения тригонометрических уравнений и неравенств нужно усвоить формулы приведения, знать определение обратных функций и их свойства, определять знаки тригонометрических функций, работать с единичной окружностью. Данный тренажер поможет вам в этом. Выход Перейти к оглавлению
Эксперимент (опыт) – может повторяться многократно при неизменных условиях, при этом результат эксперимента в каждом конкретном случае точно предвидеть нельзя Исход эксперимента (результат, элементарное событие) Множество всех исходов Событие – подмножество множества всех исходов Полная группа событий
Зачем нужен контурный анализ? позволяет описывать, хранить, сравнивать и производить поиск объектов (по контурам) рассмотрение только контуров позволяет снизить вычислительную и алгоритмическую сложность методы контурного анализа инвариантны к некоторым преобразованиям (перенос, поворот и изменение масштаба) Основные понятия Контур –
Содержание Часть 1 Определение и примеры задач математического программирования. Часть 2. Элементы теории Куна-Таккера. Часть 3. Общая постановка задач линейного программирования и алгоритм их решения (симплекс метод) Часть 4. Персональные задания. Часть 5. Альтернативное описание представленных выше подходов Часть
Здесь, Вы можете изучить и скачать презентации из раздела Математика.
Если не удалось найти и скачать 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