Регрессионный анализ
Сущность регрессионного анализа, его цели и условия применения. Характеристика уравнения регрессии, метода наименьших квадратов, диаграммы рассеяния. Остаточная дисперсия и коэффициент детерминации R-квадрат. Коэффициент множественной корреляции R.
Подобные документы
Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.
контрольная работа, добавлен 26.06.2014Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Рассмотрение 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 13.07.2015Метод 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 11.04.2015Геометрическая интерпретация множественной регрессионной модели с двумя объясняющими переменными. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы, свойства регрессионных коэффициентов, вычисление стандартной ошибки.
презентация, добавлен 20.01.2015Построение 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 19.11.2012Характеристика 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 20.05.2013Регрессионный 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 07.11.2014Основные 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 20.06.2012Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 27.04.2017Применение 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 15.12.2014Применение метода наименьших квадратов при составлении математического описания криволинейной парной, единичной и множественной линейных регрессий. Особенности описания частной криволинейной регрессии на основе множественной линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 22.05.2010Рассмотрение 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 26.02.2020Характеристика 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 09.07.2011Метод 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 02.02.2019Сущность и история разработки метода наименьших квадратов. Примеры решения уравнений в матричном виде по способу наименьших квадратов. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Парная линейная и нелинейная регрессия, методы их оценивания.
реферат, добавлен 26.04.2015Коэффициент ранговой корреляции Кендалла, определение ограничений корреляционного анализа. Коэффициент корреляции знаков Фехнера, характеристика параметрических показателей корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена, сущность ковариации.
контрольная работа, добавлен 13.04.2023Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 15.03.2017Примеры 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 28.03.2020Рассчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции. Критерий Дарбина-Уотсона для проверки независимости остатков. Ошибка прогноза и его доверительный интервал.
контрольная работа, добавлен 28.05.2018Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Корреляционный анализ в теории вероятности, его сущность, необходимые и достаточные условия. Свойства коэффициента корреляции. Задачи и этапы регрессионного анализа, виды уравнений регрессии.
презентация, добавлен 19.07.2015Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Сущность 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 29.05.2020Сущность 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.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013