Математическое планирование экспериментов и прикладная статистика
Dz (обсуждение | вклад) |
Dz (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 31: | Строка 31: | ||
Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. | Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. | ||
| − | + | 1. Понятие о законах распределения [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Нормальное распределение] "Хи-квадрат", Стьюдента и Фишера. Примеры их использования. | |
19. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение. | 19. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение. | ||
Версия 12:47, 28 января 2021
171-541
Бурмак Карина
Вакуленко Арина
Галанова Мария
Горбунов Никита
Давлекамова Анастасия
Дювенжи Екатерина
Казакова Лолита
Кацар Михаил
Коденко Светлана
Комякова Алина
Мартынова Александра
Митрошенко Софья
Морщихина Дарья
Пензина Екатерина
Подплетнев Дмитрий
Полещук Полина
Попова Валерия
Степанова Агнесса
Уланова Полина
Чумакова Анастасия
Шпилюкова Кристина
Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов.
1. Понятие о законах распределения Нормальное распределение "Хи-квадрат", Стьюдента и Фишера. Примеры их использования.
19. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение. 20. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме. 21. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения. 22. Таблица дисперсионного анализа. Определение наличия регрессионной зависимости с использованием F - отношения. Множественный коэффициент корреляции. 23. Понятие о частном коэффициенте корреляции. Определение его значимости. Пример использования. 24. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии. 25. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. 26. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели.
