Презентация на тему "Модели статистического прогнозирования"

Включить эффекты
1 из 11
Смотреть похожие
Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
2.7
3 оценки

Рецензии

Добавить свою рецензию

Аннотация к презентации

Презентация для школьников на тему "Модели статистического прогнозирования" по информатике. pptCloud.ru — удобный каталог с возможностью скачать powerpoint презентацию бесплатно.

Содержание

  • Модели статистического прогнозирования
    Слайд 1

    Модели статистического прогнозирования

  • Слайд 2

  • Слайд 3

    Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных

  • Слайд 4

    Виды статистики

    Медицинская Экономическая Социальная Математическая и др.

  • Слайд 5

    Табличное и графическое представление статистических данных

  • Слайд 6

    Два варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным

  • Слайд 7

    Метод наименьших квадрантов

    Этапы получения регрессивной функции: y=ax+b – линейная функция; y=ax2+bx+c – квадратичная функция; y=a ln(x)+b – логарифмическая функция; y=aebx – экспоненциальная функция; y=axb – степенная функция; y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени. ТРЕНД (англ. “trend”) – общее направление или тенденция y=46,361x-99,881 R2=0,8384 y=3.4302e0,7555x R2=0,9716 y=21,845x2-106,97x+150,21 R2=0,9788

  • Слайд 8

    Три функции построенные по МНК

    y=46,361x-99,881 – линейная функция y=3.4302e0,7555x - экспоненциальная функция y=21,845x2-106,97x+150,21 – квадратичная функция R2 – коэффициент детерменированности (определяет, насколько удачной является полученная регрессионная модель)

  • Слайд 9

    Метод наименьших квадрантов

    Этапы получения регрессивной функции: y=ax+b – линейная функция; y=ax2+bx+c – квадратичная функция; y=a ln(x)+b – логарифмическая функция; y=aebx – экспоненциальная функция; y=axb – степенная функция; y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени. ТРЕНД (англ. “trend”) – общее направление или тенденция y=46,361x-99,881 R2=0,8384 y=3.4302e0,7555x R2=0,9716 y=21,845x2-106,97x+150,21 R2=0,9788

  • Слайд 10

    Прогнозирование по регрессионной модели

  • Слайд 11

    Прогнозирование с помощью электронных таблиц

    y=21,845x2-106,97x+150,21 R2=0,9788

Посмотреть все слайды

Предложить улучшение Сообщить об ошибке