Основы эконометрики
Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
Подобные документы
Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Расчет коэффициента корреляции для определения тесноты связи между исследуемыми признаками.
задача, добавлен 25.03.2020Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.
лабораторная работа, добавлен 02.01.2022Решение задачи с помощью пакета Excel. Параметры уравнения линейной зависимости. Таблица дисперсионного анализа, коэффициенты детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Оценка значимости коэффициента корреляции и регрессии с помощью критерия Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 11.10.2012Использование регрессионного анализа в физико-химических исследованиях. Обработка экспериментальных результатов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов уравнений регрессии при аппроксимации данных полиномами первой и второй степени.
контрольная работа, добавлен 10.12.2015Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.
реферат, добавлен 26.06.2018Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012- 107. Основы эконометрики
Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Прогнозирование среднего значения показателя. Графически фактические и модельные значения Y точки прогноза. График остаточной компоненты. Дисперсия остатков.
задача, добавлен 05.12.2014 Предмет, цели и задачи эконометрики. Применение математических уравнений и моделей в эконометрики. Становление и развитие эконометрических методов. Применение множественной регрессии начале XX века. Данные для моделирования экономических процессов.
контрольная работа, добавлен 09.10.2011Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.
контрольная работа, добавлен 08.09.2014Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Критерии оценки тесноты связи. Нелинейная регрессия.
реферат, добавлен 21.04.2010Построение поля корреляции, формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уровней линейной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателя линейной парной корреляции. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 10.10.2016Основная цель создания сообщества добавленной стоимости. Проведение расчета коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Определение зависимости стоимости бренда от количества функциональных единиц. Основные характеристики регрессионной модели.
статья, добавлен 25.03.2018Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.
статья, добавлен 28.07.2020Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.
контрольная работа, добавлен 16.04.2020Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.
методичка, добавлен 16.05.2016Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.
курсовая работа, добавлен 14.12.2015Построение поля корреляции. Расчет линейного коэффициента корреляции. Определение параметров уравнения регрессии и интерпретация его результатов. Оценка статистической значимости коэффициентов. Построение доверительного интервала прогнозных значений.
контрольная работа, добавлен 25.02.2014- 118. Методы корреляции
Анализ собственно-корреляционных параметрических методов изучения связи, оценка существенности корреляции. Понятие регрессионного анализа и оценка параметров уравнений регрессии. Вычисление значений линейного и множественного коэффициентов корреляции.
контрольная работа, добавлен 14.10.2009 Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.
презентация, добавлен 12.07.2015Временной ряд как совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Основные свойства коэффициента автокорреляции. Сущность метода наименьших квадратов. Расчет линейного уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015Построение поля корреляции и гипотеза о форме связи. Уравнение линейной регрессии и экономическая интерпретация. Параметры уравнений степенной и гиперболической регрессий. Расчет индекса корреляции и детерминации. Модель регрессии и F-критерий Фишера.
контрольная работа, добавлен 18.02.2016Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.
контрольная работа, добавлен 10.11.2012Построение поля корреляции, характеризующего зависимость валового регионального продукта на душу населения от размера инвестиций в основной капитал. Описание зависимостей продукции сельского хозяйства от различных факторов с помощью уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 10.09.2012Характеристика особенностей линейного парного регрессионного анализа. Методические указания по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и построения уравнения линейной парной регрессии. Анализ множественного регрессионного анализа.
методичка, добавлен 16.08.2014