مدلهای خطی- تخمین زننده های حداقل مربعات (LSE) و OLS + پروژه کامل
پروژه ۷۸۶: شبیه سازی کامل در متلب (ام فایل) + توضیح وورد
خلاصه ای از توضیحات:
پیش زمینه :
مفاهیم وتکنیکهای مختلف تخمین مانند تخمین بیشترین احتمال(MLE)، تخمین بی بایاس حداقل واریانس(MVUE)، بهترین تخمین زننده بی بایاس خطی (BLUE) همه زیر چتر تخمین کلاسیک قرار می گیرند و قبل از کاربرد تکنیک تخمین به فرضیات یا دانش درمورد امارهای درجه دوم (کوواریانس) نیاز دارند. تخمین زننده های خطی که در اینجا مورد بحث قرار می گیرند، به هیچ مدلی اماری برای شروع نیاز ندارند. بلکه تنها به یک مدلی سیکنال خطی نیاز دارند.
همیشه و همه جا در زمینه های مختلف برای مطالعه رابطه بین دو یا چند متغیر از مدلهای خطی استفاده می شود. مدلهای خطی شامل مدلهای تحلیل رگرسیون، مدلهای تحلیل واریانس (ANOVA)، مدلهای مولفه واریانس و…هستند. دراینجا یک متغیر به عنوان یک متغیر وابسته (پاسخ) درنظر گرفته می شود که می توان ان را به عنوان یک ترکیب خطی از یک یا چند متغیرمستقل (توضیحی) بیان کرد.
مطالعه وابستگی بین متغیرها برای مدلهای خطی، اساسی می باشد. روش زیر برای کاربرد مفاهیم در کاربرد واقعی مورد نیاز است.
۱-تشخیص مساله
۲-انتخاب مدل
۳-تحلیل عملکرد اماری
۴-نقد مدل برمبنای تحلیل اماری
۵-نتیجه گیری ها وتوصیه ها
پروژه زیر به دنبال توضیح دقیق مدلهای خطی هنگام استفاده در تخمین پارامتر با استفاده از مربعات حداقل متداول (OLS) است. (حداقل مربعات معمولی (روش OLS))
دیگر توضیحات آمده در متن وورد ضمیمه:
مدلی رگرسیون خطی
تخمین مربعهای حداقل معمولی (OLS)
خلاصه محاسبات و تحلیل روابط
نکات کلیدی
ادامه توضیحات در وورد ضمیمه….
در صورت سوال در مورد محصول می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.
برخی نتایج:
a =
۵٫۴۳۰۲
۱٫۱۳۵۴
دیگر پروژه های مرتبط:
برآورد درست نمایی بیشینه در متلب + Maximum Likelihood Estimation
مجموعه: ریاضیات و محاسبات عددی, مهندسی مخابرات