Question

СРОЧНО!!! С помощью какого метода могут быть найдены параметры модели линейной парной регрессии? Метод скользящей средней. Метод наименьших квадратов. Метод аналитического выравнивания.

Answer 1

Ответ:

метод наименьших квадратов

Объяснение:

проверено учителем

Answer 2

Для нахождения параметров модели линейной парной регрессии чаще всего применяется метод наименьших квадратов (МНК). Этот метод минимизирует сумму квадратов разностей между наблюдаемыми значениями зависимой переменной и значениями, предсказанными моделью. Формально, задача состоит в минимизации следующей суммы:

\[ \sum_{i=1}^{n} (y_i - (b_0 + b_1x_i))^2 \]

где: - \(n\) - количество наблюдений, - \(y_i\) - значение зависимой переменной для i-го наблюдения, - \(x_i\) - значение независимой переменной для i-го наблюдения, - \(b_0\) - коэффициент при константном члене (intercept), - \(b_1\) - коэффициент при независимой переменной.

Метод скользящей средней и метод аналитического выравнивания, как правило, не применяются для нахождения параметров модели линейной парной регрессии. Скользящая средняя обычно используется для сглаживания временных рядов, а метод аналитического выравнивания может применяться для аппроксимации сложных функций, но он не является стандартным методом для линейной регрессии.

Таким образом, в контексте линейной парной регрессии, наименьшие квадраты (МНК) являются более стандартным и распространенным методом для нахождения параметров модели.