Сущность метода наименьших квадратов

При классическом подходе пользуются методом наименьших квадратов, который основывается на предположении о независимости друг от друга отдельных наблюдений. Если данные наблюдения нанести на диаграмму, характеризующую рассеивание взаимосвязанных признаков, то линия, представляющая это уравнение, будет выбрана так, что сумма квадратов расстояний по вертикали между точками-и этой линией будет минимальной. Сущность метода наименьших квадратов заключается в том, что отыскиваются такие значения коэффициентов уравнения регрессии, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений варьирующего признака от вычисленного по уравнению была бы наименьшей из всех возможных  [c.321]


Сущность метода наименьших квадратов.  [c.105]

В чем сущность метода наименьших квадратов (МНК)  [c.311]

Сущность метода наименьших квадратов состоит в отыскании параметров моделей тренда, минимизирующих ее отклонение от точек исходного временного ряда, т.е.  [c.119]

В чем состоит сущность метода наименьших квадратов  [c.15]

Разработку норм по методу экстраполяции осуществляют в следующем порядке определяют фактические удельные показатели, соответствующие выбранному измерителю нормы, на конец каждого года в отчетном периоде троят график динамического ряда фактических удельных показателей в анализируемом (отчетном) периоде выявляют тенденцию изменения по годам отчетного периода показателей динамического ряда для оценки характера изменения удельных показателей в этом периоде осуществляют выравнивание динамического ряда с принятым измерителем нормы способом наименьших квадратов по прямолинейной или криволинейной зависимостям сущность способа наименьших квадратов состоит в нахождении наименьшей суммы квадратов отклонений фактических точек от линии выравнивания рассчитывают значения норм потребности в оборудовании по годам планового периода (или для последних лет пятилетних периодов) по уравнениям кривых различных математических функций.  [c.167]


Из рис. 4.3 видно, что точки, характеризующие фактические значения себестоимости при определенном параметре d, дают некоторый разброс относительно видимой общей закономерности, выраженной кривой 5Н = / (d). Эти отклонения объясняются тем, что не учтены все влияющие на себестоимость факторы. В этом случае, очевидно, нерационально подбирать исходную функцию так, чтобы ей удовлетворяли все фактические точки. Важнее правильно выразить общую тенденцию зависимости себестоимости от исследуемого параметра, одновременно сглаживая незакономерные случайные отклонения. С этой целью используют метод наименьших квадратов, сущность которого заключается в том, что сумма квадратов отклонений фактических ординат от ординат, вычисленных по уравнению линии связи, должна быть минимальной, т. е.  [c.122]

Коэффициенты регрессии определяются методом наименьших квадратов, сущность которого — минимизация суммы квадратов отклонений между эмпирическими и теоретическими (рассчитанными по уравнению регрессии) значениями электропотребления  [c.149]

Интерпретация параметров интенсивности влияния факторов fli в многомерных регрессионных моделях определяется наличием и теснотой внутренних связей системы факторных показателей. Хотя наиболее распространенный метод оценки коэффициентов регрессии — метод наименьших квадратов — предполагает статистическую независимость факторных показателей, в практических попытках моделирования хозяйственной деятельности данное требование трудно выполнять и поэтому в общем случае им пренебрегают. Изучаются лишь пути устранения явных искажений, когда направление влияния фактора в модели прямо противоречит сущности моделируемого явления или теоретическим представлениям о сущности моделируемой связи. Такое положение создается из-за наличия тесной связи между факторами (какой-нибудь фактор выражается линейной комбинацией других факторов, включенных в мо-  [c.120]