Уравнение парной регрессии
Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
Подобные документы
Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.
статья, добавлен 30.11.2016Уравнение парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции, параметров линейного и экспоненциального трендов. Оценка статистической значимости и параметров уравнения с помощью t-критерия. Оценка надежности уравнения с помощью F-критерия.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Факторы влияния на экономические показатели. Использование множественной регрессии в изучении проблем спроса, доходности акций, функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии.
реферат, добавлен 21.11.2022Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 14.01.2015Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Вычисление значения линейного коэффициента корреляции и оценка с его помощью тесноты и направления корреляционной связи между двумя признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. Построение однофакторного парного уравнения регрессии.
методичка, добавлен 07.10.2014Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 07.03.2016Определение наилучшего варианта уравнения парной регрессии по значению коэффициента корреляции. Оценк адекватности уравнения регрессии. Составление таблицы корреляционно-регрессионного анализа. Зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Расчет параметров линейного, степенного, показательного уравнения парной регрессии. Использование показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения регрессии в целом с использованием общего F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
задача, добавлен 16.05.2016Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.12.2011Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Расчет ошибки прогноза и доверительного интервала.
контрольная работа, добавлен 15.04.2015Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Виды связи между признаками явлений. Уравнение парной (простой) и множественной (многофакторной) регрессии. Понятие "теснота связи". Определение F-критерия Фишера для парной регрессии. Сравнение теоретического значения t-критерия Стьюдента с табличным.
лекция, добавлен 25.08.2013Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.
контрольная работа, добавлен 06.11.2020Линейная регрессия как используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной переменной у от другой или нескольких других переменных х с линейной функцией зависимости. Использование матричных методов. Вычисление коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 16.02.2015Содержание классической (парной и множественной), обобщенной моделей линейной регрессии, и методов наименьших квадратов. Анализ временных рядов и систем одновременных уравнений. Аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, частная корреляция.
учебное пособие, добавлен 18.12.2015Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о форме связи. Расчет параметров регрессии. Оценка надежности результатов регрессионного моделирования с помощью F–критерия Фишера. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Построение поля корреляции для заданной зависимости. Определение уравнения регрессии степенной формы и интерпретация параметров. Вычисление индекса корреляции и его основной смысл. Средняя ошибка аппроксимации. Расчет стандартной ошибки регрессии.
задача, добавлен 27.11.2013Характеристика целей эконометрического моделирования. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Исследование особенностей системы эконометрических уравнений. Основные аспекты отбора факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 08.02.2015Цели применения к преобразованным данным обобщенного метода наименьших квадратов. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Анализ применения фиктивных переменных для функции спроса. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
лекция, добавлен 25.04.2015Модели парной и множественной регрессии. Аспекты множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, частная корреляция. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Обобщенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.
учебное пособие, добавлен 12.09.2012