Регрессия

Аппроксимация данных с учетом их статистических параметров относится к задачам регрессии. Они обычно возникают при обработке экспериментальных данных, полученных в результате измерений процессов или физических явлений, статистических по своей природе (как, например, измерения в радиометрии и ядерной геофизике), или на высоком уровне помех (шумов). Задачей регрессионного анализа является подбор математических формул, наилучшим образом описывающих экспериментальные данные.

Введение.
1. Постановка задачи регрессии.
2. Линейная регрессия. Общий принцип. Реализация в Mathcad.
3. Полиномиальная регрессия. Одномерная регрессия. Зональная регрессия.
4. Нелинейная регрессия. Линейное суммирование произвольных функций. Регрессия общего ти-па. Типовые функции регрессии Mathcad.
5. Сглаживание данных.
6. Предсказание зависимостей.