регрессионный

“Основы линейного и нелинейного регрессионного и корреляционного анализов”, Баранова И.М., Часова Н.А., 2007

“Основы линейного и нелинейного регрессионного и корреляционного анализов”, Баранова И.М., Часова Н.А., 2007.

1. Основные понятия и задачи.
Теория вероятностей и математическая статистика, как и другие разделы математики, изучают явления окружающего мира не непосредственно, а с по-мощью математических моделей.
Во многих случаях требуется установить и оценить зависимость случайной величины (СВ) от одной или нескольких СВ. Две СВ могут быть связаны функциональной зависимостью, либо зависимостью другого рода, называемой статистической, либо быть независимыми.
При функциональной связи каждому значению одной величины (аргумента) соответствует одно значение другой величины (функции).
Как бы точно не проводился эксперимент, как бы точно не закреплялись условия опыта и побочные факторы, неизбежен некоторый разброс результатов опыта в силу того, что не учтены действия еще многих факторов, то есть между изучаемыми величинами если и есть какая либо связь, то явно не функциональная.

“Основы линейного и нелинейного регрессионного и корреляционного анализов”, Баранова И.М., Часова Н.А., 2007

Скачать и читать “Основы линейного и нелинейного регрессионного и корреляционного анализов”, Баранова И.М., Часова Н.А., 2007