Применение парной регрессии в эконометрических исследованиях
Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. Статистическая оценка достоверности регрессионной модели. Интервальная оценка параметров уравнения. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Абсолютные показатели силы связи.
Подобные документы
Построение 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 19.11.2012Сущность 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 26.06.2014Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.
лекция, добавлен 25.04.2015Определение параметров для составления линейного уравнения парной регрессии посредствам построения электронной таблицы Excel. Оценка качества построенной модели на основе коэффициента парной корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 30.03.2015Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.
практическая работа, добавлен 31.10.2014Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.
контрольная работа, добавлен 19.10.2016Применение 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 12.12.2014Многомерные совокупности. Методы обработки матрицы. Оценки математического ожидания. Виды зависимостей между величинами: функциональная и статистическая. Корреляционная зависимость. Оценка корреляционного момента. Выбор вида уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.11.2011Дисперсионный анализ в математической статистике как самостоятельный инструмент статистического анализа, его понятие и применение в эконометрике как вспомогательного средства для изучения качества регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 25.04.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.
контрольная работа, добавлен 12.01.2015Расчет 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 27.04.2017Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 23.05.2021Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Корреляция случайных величин. Линейная регрессия, описание объекта, факторы, формирующие моделируемое явление. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций. Построение уравнения регрессии, смысл модели.
реферат, добавлен 20.03.2010Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017Регрессионный анализ - определение аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или несколько независимых величин. Методы выбора математической модели в парной регрессии. Определение остатка для наблюдения.
реферат, добавлен 11.12.2017Анализ исходных динамических рядов, их исследование на непрерывность. Количественное изменение тесноты связи признака-функции и признаков-факторов методом парной корреляции. Расчет показателей вариации. Построение уравнения множественной регрессии.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Определение математического ожидания, дисперсии, функции распределения, вероятности событий, ошибок измерений. Построение эмпирической функции распределения. Статистическая проверка гипотезы о нормальном распределении. Оценка коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 13.05.2014Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.
контрольная работа, добавлен 09.06.2015Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.
лабораторная работа, добавлен 11.11.2017Анализ 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 15.03.2017Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.11.2013Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.
статья, добавлен 27.12.2020Выдвижение 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 20.01.2015Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.
методичка, добавлен 08.06.2015