К вопросу о применении метода географически взвешенной регрессии

Модель географически взвешенной регрессии для характеристики социально-экономического процесса. Методы вычисления весовых коэффициентов: административно-территориального деления, движущегося фиксированного окна, фиксированного ядра, адаптивных ядер.

Подобные документы

  • Оценка 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 20.05.2012

  • 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 30.11.2016

  • Ранжирование факторов по степени их влияния на результат на основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности. Нахождение коэффициентов парной, частной, множественной корреляции, коэффициента множественной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 03.06.2015

  • Изучение сельскохозяйственных агломерационных процессов как основы административно-территориального деления. Появление социально и экономически мертвых территорий в рамках финансово обусловленных агломерационных процессов с разрушением социальных групп.

    статья, добавлен 28.09.2023

  • Экономическая 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 20.01.2014

  • Построение линейной модели множественной регрессии, оценка адекватности построенного уравнения регрессии. Расчет стандартизованных коэффициентов модели. Распределение стран по кластерам, соотвествующим уровню жизни населения, построение диаграмм.

    контрольная работа, добавлен 11.12.2019

  • Определение 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 29.12.2011

  • Методы построения нелинейных регрессионных моделей. Сущность регрессии линейной и нелинейной. Особенности оценки адекватности модели. Применение парной нелинейной регрессии и линеаризации для анализа воздействия инфляции на количество безработных.

    курсовая работа, добавлен 24.11.2013

  • Порядок 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 10.12.2013

  • Параметры уравнений регрессии, оценка тесноты связи с показателем корреляции и детерминации. Расчет средней ошибки аппроксимации. Составление матрицы парных и частных коэффициентов корреляции. Определение коэффициента автокорреляции уровней ряда.

    контрольная работа, добавлен 16.11.2014

  • Оценка коэффициентов регрессии с использованием формул для расчета ковариации двух случайных величин и выборочной дисперсии. Построение регрессионной зависимости и ее экономическая интерпретация. Проверка оценки с помощью коэффициента детерминации.

    лабораторная работа, добавлен 11.05.2016

  • Методика определения значений описательных статистик. Понятие среднего арифметического нескольких чисел. Расчет парных и частных коэффициентов корреляции. Порядок составления и разрешения уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

    контрольная работа, добавлен 20.05.2015

  • Факторы 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 21.11.2022

  • Оценка выборочного коэффициента корреляции. Построение корреляционного поля. Уравнение линейной регрессии. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Определение среднего квадратического отклонения. Статистическая значимость коэффициентов регрессии.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2014

  • Рассмотрение понятия спецификации и параметризации уравнения регрессии. Оценка уравнения, анализ статической значимости коэффициентов множественной регрессии. Расчет доли объясненной дисперсии, проверка гипотезы о наличии автокорреляции остатков.

    контрольная работа, добавлен 05.03.2016

  • Параметры 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 14.01.2015

  • Основы современного социально-экономического районирования. Виды территориального деления. Административно-территориальное деление Российской Федерации на современном этапе развития. Изучение составов экономических районов по субъектам Федерации.

    курсовая работа, добавлен 06.08.2016

  • Характеристика 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 08.02.2015

  • Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

    презентация, добавлен 30.11.2016

  • Определение 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 18.09.2013

  • Построение модели регрессии. Анализ качества модели и анализ остатков. Корреляционный и визуальный анализ взаимосвязи показателей. Расчет коэффициента корреляции и проверка статистической его значимости. Особенности анализа коэффициентов регрессии.

    контрольная работа, добавлен 17.04.2014

  • Определение 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 21.10.2017

  • 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.

    контрольная работа, добавлен 09.09.2014

  • Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.

    лабораторная работа, добавлен 21.01.2015

  • Вычисление 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 07.10.2014

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.