Построение регрессионной модели в условиях гетероскедастичности и гомоскедастичности
Регрессионная модель как функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Гетероскедастичность — понятие прикладной статистики, означающее неоднородность наблюдений. Гомогенность дисперсии случайной ошибки.
Подобные документы
Исследование причин и последствий невыполнения одной из фундаментальных предпосылок классической линейной регрессионной модели – предпосылки о постоянстве дисперсии отклонений. Выявление гетероскедастичности на основе тестов Голдфелда-Квандта и Глейзера.
курсовая работа, добавлен 05.05.2016Основы исследования проблемы гетероскедастичности в экономической модели. Методы коррекции гетероскедостичности случайных отклонений в экономической модели. Экономическая сущность задачи исследования модели зависимости между доходом и расходом.
курсовая работа, добавлен 12.01.2014Задача выявления гетероскедастичности посредством тестов Голдфелда-Квандта и Глейзера, проведение сравнительного анализа результатов данных. Модель зависимости суммы выдаваемых кредитов физическим лицам от денежных доходов и ставки рефинансирования.
реферат, добавлен 06.05.2016Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели по данным десяти кредитных учреждений. Определение параметров модели. Расчет линейного коэффициента множественной корреляции, детерминации, эластичности и их интерпретация.
контрольная работа, добавлен 09.02.2015Анализ влияния показателя чистой прибыли компании на изменение акционерной стоимости компании. Построение регрессионной модели зависимости изменения акционерного капитала. Оценка параметров регрессионной модели с поправкой на гетероскедастичность.
статья, добавлен 10.06.2018Метод наименьших квадратов при оценке параметров линейной модели. Показатели разброса случайной величины, коэффициент детерминации, функция эластичности, гетероскедастичность и автокоррелированность ошибок в Гауссовском распределении и статистике Фишера.
контрольная работа, добавлен 28.07.2011Зависимость спроса на товар от его цены и дохода потребителя. Нахождение математического ожидания и дисперсии случайной величины. Измерение силы линейной корреляционной зависимости. Статистическая проверка гипотез и формальное описание задачи контроля.
контрольная работа, добавлен 25.11.2012Понятие гетероскедастичности. Рассмотрение тестов, позволяющих обнаружить гетероскедастичность (графический анализ остатков, тест ранговой корреляции Спирмена, тесты Парка, Голфелда-Квандта, Уайта). Статистическая значимость коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.12.2017Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Расчет коэффициента корреляция между экономическими показателями. Построение линейной и нелинейной регрессии. Проверка модели на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность моделей. Сравнение моделей между собой и выбор наилучшей из них.
контрольная работа, добавлен 04.03.2015Парные измеряющие (регрессионные) модели и корреляция. Базовая регрессионная модель. Процесс выбора математической формы связи. Расчет коэффициента использования производственной мощности с помощью построения трехфакторной линейной регрессионной модели.
контрольная работа, добавлен 25.02.2012Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.
контрольная работа, добавлен 05.10.2013Выявление гетероскедастичности по средствам тестов Голдфелда-Квандта и Глейзера, проведение сравнительного анализа результатов данных. Анализ влияния величины доходов населения и ставки рефинансирования на сумму выданных кредитов физическим лицам.
контрольная работа, добавлен 05.05.2016Методика построения модели оценивания рентабельности автотранспортного средства методом ридж-регрессии на примере предприятия, осуществляющего городские пассажироперевозки. Величина ошибки прогноза в качестве критерия оптимальности регрессионной модели.
статья, добавлен 14.06.2013Точечные и интервальные оценки случайной величины. Методика проверки статистических гипотез. Определение коэффициента корреляции, решение уравнения парной регрессии. Построение и анализ регрессионной модели. Моделирование одномерных временных рядов.
методичка, добавлен 01.09.2012Расчет параметров нормализованной линейной модели. Порядок подсчета дисперсии воспроизводимости. Оценка значимости влияния факторов на отклик при помощи латинского квадрата. Характеристика, применение критериев Фишера. Проверка выборок на однородность.
курсовая работа, добавлен 08.03.2014Оценка линейного коэффициента множественной корреляции, коэффициента детерминации, средних коэффициентов эластичности, бетта–, дельта–коэффициентов двухфакторной регрессионной модели. Коэффициент детерминации модели, прогноз результирующего показателя.
контрольная работа, добавлен 16.04.2012Виды регрессии: одномерная и многомерная, линейная и нелинейная, параметрическая и непараметрическая. Корреляционный и дисперсионный анализ. Построение регрессионной модели курса украинской валюты. Построение учебной таблицы межотраслевого баланса.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Прогноз электропотребления установки на пять лет: предварительный анализ характера изменения наблюдений, составление матрицы структуры Х-регрессионной модели. Определение точечных и интервальных параметров; проверка статической состоятельности модели.
контрольная работа, добавлен 08.11.2012Построение математической модели для сложных систем. Структурный и функциональный подходы к составлению модели, состоящей из отдельных блоков. Главные критерии выделения типовых элементов и определения их природы. Особенности математической модели.
реферат, добавлен 26.04.2016Построение совместных доверительных границ для среднего повторных наблюдений множественной нормальной линейной регрессионной модели с помощью метода коррекции Бонферрони уровня доверия и его аналогов. Рекомендуется к применению численный метод Бонферрони.
статья, добавлен 14.12.2021Построение диаграммы рассеяния линейной парной регрессии. Проверка наличия тренда в заданных значениях прибыли фирмы. Расчет выборочного коэффициента корреляции. Оценка дисперсии случайной составляющей эконометрической модели. Прогноз величины прибыли.
контрольная работа, добавлен 05.12.2016Многовековая история развития статистики как науки. Использование вероятностных моделей при обработке статистических данных. Математическая основа прикладной статистики. Виды и формы связей между явлениями. Особенности корреляционных связей и их виды.
курсовая работа, добавлен 28.03.2013Рассмотрение основных методических приемов в оценках адекватности регрессионной модели, описывающей закономерность в изменении зависимой величины с учетом однократных и многократных ее измерений, разделяющихся условно по предложенному критерию.
статья, добавлен 17.11.2016Приведение геометрической иллюстрации простой и ортогональной регрессии в пространстве переменных и наблюдений. Выведение формулы для дисперсии ошибки среднего и формулы оценки Вальда углового коэффициента регрессии. Оценка параметров систем уравнений.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013