Экономическое исследование
Заказать уникальное эссе- 7 7 страниц
- 0 + 0 источников
- Добавлена 19.04.2015
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Значения коэффициентов ki могут быть извлечены из вектора R функцией submatrix.Найдем коэффициенты полиномиальной регрессии. Рисунок 6 – Уравнение полиномиальной регрессииОчевидно, что модель тем оптимальнее, чем ближе она к исходным данным. Математически эту близость можно проверить рассчитав дисперсию и среднее квадратическое отклонение между исходными данными и данными, полученными на основе модели.Выбирать следует ту степень полинома р, при которой значение СКО минимально.Как видим, уравнение достаточно полно описывает поведение курса. Таким образом, на основе полученных моделей можно предсказать поведение курса.
Вопрос-ответ:
Как можно извлечь коэффициенты ki из вектора R с помощью функции submatrix?
Для извлечения коэффициентов ki из вектора R с помощью функции submatrix необходимо использовать индексы столбцов, соответствующие коэффициентам, и применить функцию submatrix к вектору R.
Какие значения должны иметь коэффициенты полиномиальной регрессии, чтобы модель была оптимальной?
Чтобы модель полиномиальной регрессии была оптимальной, значения коэффициентов должны быть максимально близкими к исходным данным.
Как можно проверить математическую близость модели полиномиальной регрессии к исходным данным?
Математическую близость модели полиномиальной регрессии к исходным данным можно проверить, рассчитав дисперсию и среднее квадратическое отклонение между исходными данными и данными, полученными на основе модели.
Какую степень полинома следует выбрать?
Для выбора степени полинома р в полиномиальной регрессии следует рассмотреть значение среднеквадратичного отклонения (СКО). Следует выбирать ту степень полинома, при которой значение СКО минимально.
Какова формула уравнения полиномиальной регрессии?
Формула уравнения полиномиальной регрессии зависит от выбранной степени полинома и может быть представлена в виде: f(x) = a0 + a1*x + a2*x^2 + ... + an*x^n, где ai - коэффициенты полинома, x - независимая переменная.
Какой метод может использоваться для извлечения коэффициентов ki из вектора R?
Для извлечения коэффициентов ki из вектора R можно использовать функцию submatrix.
Какие значения можно получить, рассчитав дисперсию и среднее квадратическое отклонение?
Рассчитав дисперсию и среднее квадратическое отклонение, можно получить значения, которые позволяют оценить близость модели к исходным данным.
Как выбрать степень полинома для полиномиальной регрессии?
Для выбора степени полинома в полиномиальной регрессии следует выбирать ту степень, при которой значение среднеквадратического отклонения (СКО) минимально.
Что значит, что модель будет оптимальной?
Модель будет оптимальной, если она ближе всего соответствует исходным данным.
Как можно проверить математически близость модели к исходным данным?
Математически близость модели к исходным данным можно проверить, рассчитав дисперсию и среднее квадратическое отклонение между исходными данными и данными, полученными на основе модели.