Одношаговая схема рекуррентного метода наименьших квадратов

Структура курсовой работы: 1. Введение 1.1 Актуальность проблемы 1.2 Цель и задачи работы 1.3 Обзор литературы 1.4 Объем и ограничения работы 2. Теоретический обзор методов наименьших квадратов 2.1 Основные понятия и определения 2.2 Множественная линейная регрессия 2.3 Рекуррентный метод наименьших квадратов 3. Одношаговая схема рекуррентного метода наименьших квадратов 3.1 Описание метода 3.2 Преимущества и недостатки 3.3 Алгоритм реализации 4. Экспериментальное исследование 4.1 Постановка эксперимента 4.2 Выборка данных 4.3 Результаты и анализ 5. Заключение 5.1 Основные выводы 5.2 Рекомендации по использованию метода 5.3 Перспективы дальнейших исследований 6. Список использованной литературы Введение: Одношаговая схема рекуррентного метода наименьших квадратов - это один из подходов к решению задачи линейной регрессии. Рекуррентный метод наименьших квадратов позволяет оценить параметры линейной модели на основе набора наблюдений. Однако классический рекуррентный метод может быть достаточно медленным для больших объемов данных. В данной курсовой работе рассматривается одношаговая схема рекуррентного метода наименьших квадратов, которая позволяет ускорить процесс оценки параметров модели. В работе будет проведен обзор теоретических основ метода наименьших квадратов, включая множественную линейную регрессию. Затем будет подробно описана одношаговая схема рекуррентного метода наименьших квадратов: ее преимущества, недостатки и алгоритм реализации. Далее будет проведено экспериментальное исследование, в рамках которого будет выполнена постановка эксперимента, выбрана соответствующая выборка данных и проанализированы полученные результаты. В заключении будут сделаны основные выводы, даны рекомендации по использованию метода и указаны возможности для дальнейших исследований. Показать еще