Прогнозування за моделлю парної лінійної регресії. — КиберПедия 

Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...

Прогнозування за моделлю парної лінійної регресії.

2024-02-15 26
Прогнозування за моделлю парної лінійної регресії. 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Побудована модель дозволяє одержати два типи прогнозів: точковий та інтервальний.

Точковий прогноз дозволяє визначити прогнозне значення залежної змінної  для відповідного прогнозного значення незалежної змінної  за допомогою емпіричного рівняння регресії:

                                      .                                                               (6)

Довірчій інтервал для прогнозованого значення дійсної залежної змінної – інтервал, у який із заданою ймовірністю попадає значення залежної змінної.

Довірчий інтервал для прогнозованого значення дійсної залежної змінної визначається за формулою:

,                                                      (7)

де - гранична похибка прогнозу.


Поделиться с друзьями:

Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...

Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.006 с.