Эконометрические методы прогнозирования

Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.

Подобные документы

  • Понятие 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 19.11.2013

  • Методы определения вероятности и их сущность. Математическое ожидание и теоремы связанные с ним. Понятие о дисперсии, среднеквадратичном отклонении и моментах случайной величины. Корреляционная зависимость, функция регрессии, коэффициент корреляции.

    методичка, добавлен 16.03.2017

  • 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 26.06.2014

  • Сущность 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 17.03.2015

  • Ряды наблюдений и их характеристики. Эмпирические распределения случайной величины. Случайные ошибки измерения и производные. Алгебра линейной регрессии, обозначения и определения. Модель линейной регрессии, формы уравнения и автокорреляция ошибок.

    курс лекций, добавлен 27.10.2015

  • Построение поля корреляции, уравнения линейной и степенной парной регрессии. Расчет значения спроса, его квадратичного отклонения и коэффициентов автокорреляции. Выполнение сглаживания временного ряда методом скользящих средних с интервалом сглаживания.

    контрольная работа, добавлен 30.12.2010

  • Критические значения коэффициента парной корреляции. Планирование многофакторного эксперимента. Проверка однородности дисперсии и равноточности измерения в разных сериях. Показатели уравнения регрессии. Методы рациональной организации исследований.

    курсовая работа, добавлен 24.02.2014

  • Рассмотрение 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 13.10.2017

  • Математическое моделирование облака рассеяния. Исследование нелинейной корреляции. Составление матрицы планирования для четырех факторов. Нахождение коэффициентов регрессионного уравнения для данной матрицы. Определение значимости коэффициентов регрессии.

    лабораторная работа, добавлен 06.10.2016

  • Определение среднего значения исследуемого параметра для каждой точки факторного пространства. Проверка гипотезы однородности дисперсий по критерию Корхена. Значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности математической модели.

    курсовая работа, добавлен 03.11.2020

  • Определение и проверка вероятности предельных теорем, а именно теоремы Бернулли и закона больших чисел Чебышева. Определение коэффициентов простой линейной регрессии, полученных в ходе проведенных испытаний, анализ и проверка статистических гипотез.

    курсовая работа, добавлен 06.08.2013

  • Ознакомление с математической постановкой задачи регрессии. Исследование и характеристика одномерной полиномиальной регрессии с произвольной степенью полинома и с произвольными координатами отсчетов. Рассмотрение особенностей синусоидальной регрессии.

    реферат, добавлен 08.02.2018

  • Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.

    статья, добавлен 24.02.2019

  • Особенности методики построения корреляционной таблицы, вычисление с ее помощью параметров уравнения. Определение параболической регрессии по формуле Крамера. Оценка надежности корреляционного отношения, вариация факторного и результативного признака.

    курсовая работа, добавлен 14.04.2015

  • Рассмотрение задачи оценки параметров нелинейной регрессии при отсутствии априорной информации о линейно входящих параметрах. Проблема обеспечения оценивания параметров сходимости алгоритма за приемлемое количество итераций в нелинейных задачах.

    статья, добавлен 25.02.2013

  • 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.

    презентация, добавлен 05.06.2012

  • Уравнение 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 29.12.2011

  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.

    контрольная работа, добавлен 23.04.2014

  • Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.

    лабораторная работа, добавлен 01.11.2023

  • Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.

    статья, добавлен 27.11.2018

  • Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.

    лекция, добавлен 10.10.2014

  • Определение вероятности случайного события. Закон распределения случайной величины и расчет числовых характеристик (математического ожидания и дисперсии). Точечные оценки математического ожидания. Оценка коэффициента корреляции, расчет линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 26.10.2014

  • Квантили нормального распределения и распределения Стьюдента. Группированный и ранжированный ряд случайной величины. Полигон относительных частот. График эмпирической функции распределения. Доверительный интервал для дисперсии, построение линии регрессии.

    контрольная работа, добавлен 19.07.2015

  • Расчет числовых характеристик выборочного распределения. Построение вариационного ряда и расчёты с использование электронных таблиц. Задача практического применения дисперсного анализа, парной линейной и нелинейной, а так же множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 11.04.2016

  • Формула сочетаний и особенности ее применения для решения задач теории вероятностей. Принципы составления рада распределения. Порядок построения уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициента корреляции. Решение уравнения множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 17.05.2019

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.