Модель множественной регрессии
Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
Подобные документы
Линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых она дает несмещенные и эффективные оценки, в теореме Гаусса-Маркова. Доказательство теоремы, расчет дисперсии прогнозирования. Оценка уравнений регрессии с помощью Excel.
презентация, добавлен 02.10.2011Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.
реферат, добавлен 31.03.2017Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Матричная запись множественной линейной модели регрессионного анализа. Решение задач регрессивного анализа. Пример решения нахождения модели множественной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.01.2012Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
контрольная работа, добавлен 27.04.2013Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир. Порядок построения классической линейной модели множественной регрессии. Анализ показателей: индекса корреляции и детерминации, F-критерий Фишера. Оценка матрици на мультиколлинеарность.
контрольная работа, добавлен 12.01.2014Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.
реферат, добавлен 25.04.2015Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.
лабораторная работа, добавлен 06.02.2015Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 10.04.2010Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.
задача, добавлен 27.09.2016Оценка линейного коэффициента множественной корреляции, коэффициента детерминации, средних коэффициентов эластичности, бетта–, дельта–коэффициентов двухфакторной регрессионной модели. Коэффициент детерминации модели, прогноз результирующего показателя.
контрольная работа, добавлен 16.04.2012Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.
контрольная работа, добавлен 16.07.2019Основные элементы эконометрической модели. Спецификация модели парной линейной регрессии. Основные предположения регрессионного анализа. Коэффициенты детерминации и парной корреляции. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 27.12.2016Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2012Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 04.05.2011Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.
контрольная работа, добавлен 01.06.2020Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.
презентация, добавлен 05.10.2015Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.
практическая работа, добавлен 16.05.2013Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013