Метод наименьших квадратов
Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
Подобные документы
Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.
презентация, добавлен 06.08.2015Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Примеры корреляционной и прямолинейной зависимостей. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов. Пояснение к оценке коэффициентов методом наименьших квадратов. Выборочный коэффициент корреляции. Построение модели, описывающей изменения величин.
практическая работа, добавлен 28.03.2020Использование метода наименьших квадратов для отыскания приближенных зависимостей между изучаемыми экспериментальными величинами. Решение уравнений в матричном виде. Нахождение интервальных оценок неизвестных параметров и доверительного интервала.
курсовая работа, добавлен 05.05.2014Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.04.2015Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
статья, добавлен 27.07.2017Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Метод наименьших квадратов: сущность и основное содержание, особенности использования в решении задачи нахождения одной результирующей прямой и анализе экспериментальных результатов на принадлежность нескольким прямым. Оценка эффективности метода.
доклад, добавлен 07.08.2013Регрессионный анализ как статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Индекс корреляции и коэффициент детерминации. Методы наименьших квадратов. Пути решения системы нормальных уравнений.
практическая работа, добавлен 07.11.2014Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.
реферат, добавлен 20.05.2013Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.
презентация, добавлен 13.07.2015Вектор оценок параметров регрессионного уравнения. Классическая оценка ковариационной матрицы метода наименьших квадратов, оценка параметров. Разработка программного обеспечения. Дисперсия ошибки. Однородные группы наблюдений, формула Стерджесса.
статья, добавлен 02.02.2019Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.
презентация, добавлен 29.05.2020Метод наименьших квадратов как один из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Определение эффективности использования процедур Кохрейна-Оркатта, Хилдрета-Лу и Дарбина.
статья, добавлен 02.02.2019Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.
доклад, добавлен 19.11.2012Ортогональное вращение Гивенса и преобразование Хаусхолдера. Последовательность нахождения сингулярного разложения матриц. Описание числа обусловленности. Нормы в пространстве векторов и матриц. Использование разложения в методе наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 26.02.2020Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.
статья, добавлен 04.02.2017Визуализация метода наименьших квадратов (МНК), его параметризация. Свойства МНК оценок, характеристика гипотезы линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии. Правила принятия гипотез, аномальные значения (выбросы) и пр.
презентация, добавлен 23.04.2015Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.
презентация, добавлен 15.12.2014Сущность статистических прогнозов и задачи экономико-статистического прогнозирования. Основные методы прогнозирования в статистике: наименьших квадратов, наименьших квадратов с весами, экспоненциального сглаживания, авторегрессии. Построение прогноза.
реферат, добавлен 08.05.2011Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2014Выдвижение рабочей гипотезы. Теоретическая регрессия. Влияние случайного члена. Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов. Прямой расчет коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о статистической значимости уравнений парной регрессии.
презентация, добавлен 20.01.2015