Анализ данных в линейной регрессионной модели
Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.
Подобные документы
Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Предмет линейного регрессионного анализа. Особенности однофакторного дисперсионного анализа. Уравнение выборочной линейной регрессии. Выборочное значение статистики.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для дисперсии ошибок наблюдений. Построение диаграммы рассеяния, квантиль распределения Фишера.
курсовая работа, добавлен 16.10.2017Построение 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 23.05.2021Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 28.10.2017Экономическая 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 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 19.10.2016Построение 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 23.05.2015Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.
контрольная работа, добавлен 09.01.2017Построение 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 19.11.2012Изучение математических законов теории вероятностей. 3адача определения закона распределения случайной величины по статистическим данным. Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Выборочная линейная регрессия.
курсовая работа, добавлен 18.10.20173адача определения закона распределения случайной величины по статистическим данным. Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Задача нахождения неизвестных параметров распределения, проверки правдоподобия гипотез.
курсовая работа, добавлен 21.10.2017Ряды 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 27.10.2015Сущность 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 17.03.2015Дисперсионный анализ в математической статистике как самостоятельный инструмент статистического анализа, его понятие и применение в эконометрике как вспомогательного средства для изучения качества регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции.
лекция, добавлен 25.04.2015Определение параметров для составления линейного уравнения парной регрессии посредствам построения электронной таблицы Excel. Оценка качества построенной модели на основе коэффициента парной корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 30.03.2015Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 27.04.2017Выбор 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 05.06.2012Проведение 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 01.11.2023F 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 23.08.2016Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Выдвижение 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 20.01.2015Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.
методичка, добавлен 08.06.2015Построение диаграммы рассеивания с нанесенной на нее сеткой для группировки данных. Проверка заданной гипотезы об отсутствии линейной статистической связи между компонентами. Получение интервальной оценки для истинного значения коэффициента корреляции.
курсовая работа, добавлен 05.11.2011Сущность 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