Парная и множественная регрессия
Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.
Подобные документы
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 01.11.2023Описание построения графиков фактических значений и линии регрессии. Определение коэффициента детерминации, использование математического пакета MathCAD и Excel. Вычисление направления и тесноты связи, расчет линейного коэффициента парной корреляции.
контрольная работа, добавлен 30.09.2018Характеристика 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 25.04.2015Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.
презентация, добавлен 15.12.2014Построение 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 09.06.2015Построение 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 19.11.2012Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений. Причинно-следственные отношения. Функциональная связь, статистическая зависимость. Метод приведения параллельных данных. Парная, частная, множественная корреляция. Нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 15.01.2015Определение 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 23.04.2014Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Установление зависимость случайной величины от других величин. Получение по выборке уравнения регрессии как важный элемент корреляционного анализа. Парная корреляция. Коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 28.03.2020F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.
презентация, добавлен 23.08.2016Исходные 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 31.10.2014Общая 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 27.12.2020Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Построение 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 23.05.2021Определение и проверка значения коэффициентов уравнения регрессии. Число степеней свободы в дисперсии адекватности. Получение уравнения регрессии 1 и 2 порядка в результате планирования и постановки эксперимента с учетом математических преобразований.
курсовая работа, добавлен 30.05.2018Построение поля корреляции и формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений линейной регрессии. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности. Средняя ошибка аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 29.04.2015Ознакомление 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 08.02.2018Оценка 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 11.11.2017Построение рядов распределения по факторному и результативному признакам. Расчет эмпирической и теоретической линии регрессии. Правильность гипотезы о прямолинейной форме корреляционной связи. Вычисление дисперсии, вариации и коэффициента детерминации.
курсовая работа, добавлен 09.09.2017Экономическая 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 12.01.2015Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.
контрольная работа, добавлен 23.05.2015Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Распределение оценок коэффициентов в асимптотике. Проверка значимости коэффициентов множественной регрессии по критерию Стьюдента. Предсказание среднего значения зависимой переменной.
лекция, добавлен 15.06.2014Построение 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 19.10.2016Выдвижение 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 20.01.2015Применение 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