Содержание
- 2. Введение Трудно преувеличить значение этапа оценивания параметров, особенно если они являются поправками к константам астрометрических и
- 3. Введение MY = η(X, β) (1) Y – зависимая переменная X – (x0, x1,…, xp-1)T –
- 4. Введение Многомерная генеральная совокупность данных 1. Постулирование математической модели обработки данных Многомерная выборка данных Статистическая модель
- 5. Введение 1. Постулирование математической модели обработки данных 1.2. Классификация моделей По назначению - параметрические - предсказательные
- 6. Введение 1. Постулирование математической модели обработки данных 1.2. Классификация моделей По виду - полиномы (алгебраические, тригонометрические,
- 7. Введение 1. Постулирование математической модели обработки данных 1.2. Классификация моделей По структуре - “жестко” фиксированные -
- 8. 2.1. МНК 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Проблемы - точность расчетов - скорость расчетов
- 9. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Теорема Гаусса-Маркова Если будут выполняться
- 10. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Запишем модель регрессионного анализа (РА)
- 11. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Предположения о выборке Y является
- 12. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Предположения о векторе β. По
- 13. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Предположения о матрице X -
- 14. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Дополнительные предположения о векторе Y
- 15. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы На практике гипотезы - в
- 16. 2.2. Адаптивное регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы искажения свойств НЛО – оценок
- 17. 2.3. Динамическое регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы До сих пор объектом внимания
- 18. 2.3. Динамическое регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Пусть ( ) - вероятностное
- 19. 2.3. Динамическое регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Анализ ВР сводится к выделению
- 20. 2.3. Динамическое регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Наибольшее сходство фиксируется на этапе
- 21. 2.3. Динамическое регрессионное моделирование 2. Оценивание β: МНК и системные подходы Сказанное означает, что не все
- 22. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Укажем несколько достаточно современных вычислительных схем МНК, полагая, что
- 23. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Метод исключения Гаусса Из существующих схем в первую очередь
- 24. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Ортогональное разложение (QR - разложение) Один из вариантов ортогонального
- 25. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации К сожалению, все разнообразные вычислительные схемы МНК (в условиях
- 26. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации 2. Предварительное центрирование резко улучшает точность оценок. Резко уменьшается
- 27. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации До сих пор структура модели (2) считалась жестко заданной.
- 28. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Однокритериальные алгоритмы структурной идентификации (СИ) Полный перебор. Наиболее точным,
- 29. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Двухкритериальные алгоритмы СИ Пошаговая регрессия. Основной вклад в ошибки
- 30. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Метод ступенчатой (последовательной) ортогонализации базиса (метод ступенчатого оценивания –
- 31. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Стационарные модели (модели в пространстве факторов) В самом простом
- 32. 3. Алгоритмы оценивания параметров и структурно-параметрической идентификации Модели динамики При обработке временных рядов на основе ДРМ-подхода
- 33. 4. Базовое программное обеспечение. На сегодняшний день подготовленными к распространению является ряд программных систем математической обработки
- 34. 4. Базовое программное обеспечение. 2. СПО 2.0 – система параметрического оценивания, используемая прежде всего для получения
- 35. 4. Базовое программное обеспечение. 3. АСНИ «СФЕРА» 3.0 – автоматизированная система научных исследований, используемая для описания
- 36. 4. Базовое программное обеспечение. 4. АС ДРМ 2.0 – автоматизированная система динамического регрессионного моделирования, предназначенная для
- 38. Скачать презентацию