T1 2009

Список заданий по алгоритмам оценивания параметров линейной регрессии

Для зачета необходимо выбрать одно из еще не выполненных заданий, написать email на адрес moc.liamg|votihkav.rednaxela#moc.liamg|votihkav.rednaxela и выполнить его, затем отправить отчет на тот же email. Выполненные (занятые) задания будут помечаться фамилией студента.

Теоретические задания (А. Петров)

Проверить выполнение условий сходимости алгоритма (2.2) и определить матрицу S из теоремы 2.2, с. 101-102
1.
$\sigma_W = 0,\,v_n = 3,\,\phi^{1,2} \in U[0, 1],\,p=1,Г=B^{-1}$

(1)
\begin{eqnarray} \Gamma= \left( \begin{array}{cc} 2/3 & 1/9\\ 1 & 2/3 \end{array} \right). \end{eqnarray}

2.
$\sigma_W = 0,\,v_n = 3*sin(n),\,\phi^{1,2} \in U[1/3, 5/6],\,p=1/2$

(2)
\begin{eqnarray} \Gamma= \left( \begin{array}{cc} 3 & 1\\ 1 & 2\end{array} \right). \end{eqnarray}
(3)
\begin{eqnarray} B= \left( \begin{array}{cc} 6 & 3\\ 1 & 4\end{array} \right). \end{eqnarray}

3.

$\sigma_W = 0,\,v_n = 4*cos(n)+n \mod 3,\,\phi^{1,2} \in N(3,0),\,p=2/3$

(4)
\begin{eqnarray} \Gamma= \left( \begin{array}{cc} 5 & 1\\ 1 & 5\end{array} \right). \end{eqnarray}
(5)
\begin{eqnarray} B= \left( \begin{array}{cc} 2 & 3\\ 1/3 & 2\end{array} \right). \end{eqnarray}

Практические задания (А. Вахитов)

4. Применить один из алгоритмов 2.2, 2.6 или 2.7 к регрессии по данным, приведенным в файле. Модель наблюдения: $y=\phi \theta_1 +\theta_2 +v$. (формат: первая колонка $\phi_i \in \mathbf{R}$, вторая колонка $y_i$, всего 100 строк). Ответом является файл с последовательностью оценок $\theta^i=(\theta_1^{i},\theta_2^{i})^T$.

Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License