Программный модуль реализации полиномиальной регрессии с оценкой степени полинома

  • Вид работы:
    Контрольная работа
  • Предмет:
    Менеджмент
  • Язык:
    Русский
    ,
    Формат файла:
    MS Word
    36,81 Кб
  • Опубликовано:
    2014-02-08
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!

Программный модуль реализации полиномиальной регрессии с оценкой степени полинома















Программный модуль реализации полиномиальной регрессии с оценкой степени полинома

1. Выполнение работы.

 

1.1 Математическая модель

 

Расчёт коэффициентов регрессии

Пусть регрессионная модель - полином заданной степени


Зависимая переменная (аргумент) x=(x0, x1, x2… xp)

Согласно методу наименьших квадратов, искомый вектор коэффициентов w=(w0, w1, w2… wp) есть решение нормального уравнения

(1)

Где y - вектор, состоящий из значений зависимой переменной, y=(y0, y1, y2… ym)

Матрица в случае полиномиальной регрессии называется матрицей Вандермонда и принимает вид


1.       Уточнение степени полинома

Критерием для выбора регрессионной зависимости является критерий Фишера. В котором в качестве отношения берутся отношения дисперсий полинома степени р и р+1 порядка.


 дисперсия полинома степени p

(2)

Если по критерию Фишера гипотеза о незначимом различии дисперсий с заданным уровнем значимости принимается, то в качестве регрессионной зависимости может быть выбрать полином порядка p. Недостаток данного метода уточнения степени полинома состоит в том, что увеличивая степень полинома на 1, вновь приходится рассчитывать все коэффициенты

2. Разработка программы


Входные данные:

N - количество случайных значений зависимой переменной yi- количество зависимых переменных (аргументов) xi

Sigma - дисперсия для генерации случайных значений

P - Уровень значимости для вычисления критического значения критерия Фишера

Выходные данные:

Выбранная степень полинома

Генерация К - значений аргументов Х.

Генерация случайных значений зависимой переменной, как нормальное распределение при заданном математическом ожидании Sin(Х) и дисперсии sigma, выборка среднего, т.е. получения вектора Y.

Создание матрицы А - Вандермонда для максимальной степени 20, и К значений Х.

Последовательное решение нормального уравнения (1) для заданных степеней полинома (1..20) - расчёт коэффициентов, проверка условия (2), выбор степени полинома.

Вывод результатов

3. Интерфейс программы


Внешний вид окна программы приведен на рисунке (1).

Рисунок 1

Рисунок 2

В левой части программы вводятся исходные данные.

После ввода данных нажмите кнопку «Generate», затем «Сalculate»

В правой части программы отобразятся сгенерированные точки и график рассчитанной функции регрессии, а так же в окне информации (рисунок 2) отобразятся полученные коэффициенты и выбранная степень полинома.

Реализована возможность смены уровня значимости и пересчёт для созданной генерации, для этого выберете желаемый уровень значимости и нажмите кнопку «Calculate».

полиномиальный регрессия программа стохастический

Выводы


Разработанная программа позволяет проследить выбор степени полиномиальной регрессии, а так же представление, в виде графика, функции полиномиальной регрессии.

Основной проблемой при вычислениях является ухудшение обусловленности для расчета коэффициентов при увеличении степени полинома.

Похожие работы на - Программный модуль реализации полиномиальной регрессии с оценкой степени полинома

 

Не нашли материал для своей работы?
Поможем написать уникальную работу
Без плагиата!