Дискуссионный математический форумМатематический форум

Математический форум Math Help Planet

Обсуждение и решение задач по математике, физике, химии, экономике

Теоретический раздел
Часовой пояс: UTC + 4 часа [ Летнее время ]
MathHelpPlanet.com RSS-лента Математического форума

Часовой пояс: UTC + 4 часа [ Летнее время ]




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 22 ]  На страницу 1, 2, 3  След.
Автор Сообщение
 Заголовок сообщения: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 05:34 
Не в сети
Начинающий
Зарегистрирован:
29 янв 2012, 05:24
Сообщений: 25
Cпасибо сказано: 0
Спасибо получено:
0 раз в 0 сообщении
Очков репутации: 1

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
Вот задачка, которую мне удалось решить и если у кого есть готовое решение, сравним:

Нужно найти формулы для однозначного определения коэффициентов a,b и c уравнения с двумя неизвестными методом МНК Гаусса, если известен необходимый и неограниченный массив исходных данных по значениям Y при соответствующих значениях X и Z, пока известен способ решения посредством системы из трех нормальных уравнений методом исключения Гаусса или использования свойств матриц Крамера :

Y = a + bX + cZ

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 06:30 
Не в сети
Light & Truth
Аватара пользователя
Зарегистрирован:
28 дек 2011, 16:16
Сообщений: 8304
Откуда: Дивногорск
Cпасибо сказано: 378
Спасибо получено:
1439 раз в 1312 сообщениях
Очков репутации: 234

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
Почему массив исходных данных у вас неограниченный? Так и решается.

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 06:39 
Не в сети
Начинающий
Зарегистрирован:
29 янв 2012, 05:24
Сообщений: 25
Cпасибо сказано: 0
Спасибо получено:
0 раз в 0 сообщении
Очков репутации: 1

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
Talanov писал(а):
Почему массив исходных данных у вас неограниченный? Так и решается.

Имеется ввиду, решение не зависит от количества данных в исходном массиве. Не понял, "Так и решается", что нет прямых методов определения коэффтциентов? Я это сделал впервые?

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 07:03 
Не в сети
Light & Truth
Аватара пользователя
Зарегистрирован:
28 дек 2011, 16:16
Сообщений: 8304
Откуда: Дивногорск
Cпасибо сказано: 378
Спасибо получено:
1439 раз в 1312 сообщениях
Очков репутации: 234

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
yosuf писал(а):
Я это сделал впервые?

А вы что сделали?

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 08:03 
Не в сети
Начинающий
Зарегистрирован:
29 янв 2012, 05:24
Сообщений: 25
Cпасибо сказано: 0
Спасибо получено:
0 раз в 0 сообщении
Очков репутации: 1

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
Talanov писал(а):
yosuf писал(а):
Я это сделал впервые?

А вы что сделали?

Я сделал как в случае с однофакторной линейной регрессии y=a+bx
gallery/image.php?pic_id=40`
т.е., коэффициенты a,b,c также находятся напрямую подобным, указанным, способом. Чудесно? Или нет?

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 08:32 
Не в сети
Light & Truth
Аватара пользователя
Зарегистрирован:
28 дек 2011, 16:16
Сообщений: 8304
Откуда: Дивногорск
Cпасибо сказано: 378
Спасибо получено:
1439 раз в 1312 сообщениях
Очков репутации: 234

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
yosuf писал(а):
Я сделал как в случае с однофакторной линейной регрессии y=a+bx
gallery/image.php?pic_id=40`
т.е., коэффициенты a,b,c также находятся напрямую подобным, указанным, способом. Чудесно? Или нет?

Они так и находятся. Только в этом случае решается система из трёх уравнений с тремя неизвестными.
http://www.coolreferat.com/ref-2_261844040-2661.coolpic

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 08:46 
Не в сети
Начинающий
Зарегистрирован:
29 янв 2012, 05:24
Сообщений: 25
Cпасибо сказано: 0
Спасибо получено:
0 раз в 0 сообщении
Очков репутации: 1

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
В моем случае, не надо решать никакие системы, они раз и навсегда решены!

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 09:09 
Не в сети
Light & Truth
Аватара пользователя
Зарегистрирован:
28 дек 2011, 16:16
Сообщений: 8304
Откуда: Дивногорск
Cпасибо сказано: 378
Спасибо получено:
1439 раз в 1312 сообщениях
Очков репутации: 234

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
yosuf писал(а):
Я сделал как в случае с однофакторной линейной регрессии y=a+bx


Но ведь в этом случае нужно решать систему двух уравнений.

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 09:16 
Не в сети
Light & Truth
Аватара пользователя
Зарегистрирован:
28 дек 2011, 16:16
Сообщений: 8304
Откуда: Дивногорск
Cпасибо сказано: 378
Спасибо получено:
1439 раз в 1312 сообщениях
Очков репутации: 234

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
yosuf писал(а):
В моем случае, не надо решать никакие системы, они раз и навсегда решены!

Можно и так. Решение находится в общем виде и потом подставляются данные.

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
 Заголовок сообщения: Re: двухфакторная линейная модель регрессии
СообщениеДобавлено: 29 янв 2012, 09:18 
Не в сети
Начинающий
Зарегистрирован:
29 янв 2012, 05:24
Сообщений: 25
Cпасибо сказано: 0
Спасибо получено:
0 раз в 0 сообщении
Очков репутации: 1

Добавить очки репутацииУменьшить очки репутации
Talanov писал(а):
yosuf писал(а):
Я сделал как в случае с однофакторной линейной регрессии y=a+bx


Но ведь в этом случае нужно решать систему двух уравнений.

Как я показал выше, и в этом случае есть вариант, когда уже не надо решать эту систему из двух уравнений- они решены раз и навсегда. Опять см. gallery/image.php?pic_id=40

Вернуться к началу
 Профиль  
Cпасибо сказано 
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 22 ]  На страницу 1, 2, 3  След.

 Похожие темы   Автор   Ответы   Просмотры   Последнее сообщение 
Модель множествен. регрессии, метод инструментал. переменных

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

kiera_lie

0

173

29 окт 2015, 19:17

регрессии в маткаде

в форуме MathCad

nikita123

2

685

02 мар 2012, 23:24

Линии регрессии

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

Krivda

0

132

26 дек 2014, 10:42

Коэффициенты регрессии

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

Anna93Anna

0

166

16 мар 2016, 19:03

Уравнение регрессии в EXEL

в форуме Microsoft Excel

kes777

4

776

20 апр 2014, 19:12

Уравнение прямой линии регрессии

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

ghoserus

0

295

14 дек 2014, 13:57

Проверка значимости модели регрессии

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

Vild7

0

121

08 мар 2015, 10:13

Оценивание параметров нелинейной регрессии

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

rustam1994

44

982

25 май 2015, 18:17

Логарифмы во множественной лин.регрессии - зачем?

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

MarinaPetukhova

1

499

03 июн 2014, 12:45

Найти выборочное уравнение линейной регрессии Y на X

в форуме Математическая статистика и Эконометрика

Fiesta18

0

1079

29 май 2013, 23:26


Часовой пояс: UTC + 4 часа [ Летнее время ]



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Перейти:  

Яндекс.Метрика

Copyright © 2010-2016 MathHelpPlanet.com. All rights reserved