Стат21013F (1120244), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Часть 3. Проводим линейную регрессию сигнала по содержаниям примесей. Для определения их значимости используем P-значения. Оценив коэффициенты, записываем формулу регресии. Задание 6. Нелинейная регрессия Часть 1. Перебираем все перечисленные типы функциональной зависимости, построив соответствующие (различные) диаграммы, включая формулы и коэффициенты детерминации. Затем выбираем из них наилучшую, для которой коэффициент детерминации наибольший, и делаем вывод о типе зависимости. Часть 2. Пытаемся приблизить данные двумя типами функциональной зависимости (степенная функция и обращенный полином). Затем выбираем из них наилучшую, для которой коэффициент детерминации наибольший, и делаем вывод о типе зависимости.
Задание 7. Многомерный анализ. Переменные, значимые для определения групп, выбираем, исходя из диаграмм рассеяния. Диаграммы строятся так, чтобы каждой группе соответствовал свой ряд (они выделяются разным цветом). Нам нужна та пара переменных, на диаграмме которых группы разнесены в пространстве наиболее четко. Если наилучшей парой оказались A и C, их следует скопировать в рядом стоящие столбцы, чтобы их можно было указать в качестве единого диапазона. Для выбранных переменных применяем линейный дискриминантный анализ Фишера (Распознавание образов с обучением > Обучение).
Классификацию нового образца производим на основе вычисленных дискриминантных функций, представленных своими коэффициентами (Распознавание(Фишер)). .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
