Двухфакторная линейная модель: предсказание одного фактора на основании другого

Основные цели анализа двумерных данных. Линейный коэффициент корреляции. Анализ двумерной диаграммы рассеяния. Сущность линейного регрессионного анализа. Проверка надежности регрессионной модели. Прогнозирование среднего значения нового наблюдения.

Подобные документы

  • Расчет линейных коэффициентов парной корреляции и детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и коэффициента корреляции с уровнем значимости 0,05. Прогноз значения признака-результата при прогнозируемом значении признака-фактора.

    контрольная работа, добавлен 25.03.2016

  • Задача оптимизации, графический метод решения. Экономико-математический анализ оптимального плана задачи линейного программирования с помощью аппарата теории двойственности. Динамика экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.

    контрольная работа, добавлен 13.01.2013

  • Сущность, цели и история разработки метода дисперсионного анализа, сферы его применения. Характерные отличия однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа. Основные предпосылки дисперсионного анализа и последовательность его проведения.

    презентация, добавлен 04.05.2015

  • Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

    учебное пособие, добавлен 18.03.2015

  • Ознакомление с экспертными методами прогнозирования социально-экономических процессов. Построение и анализ прогнозной модели на основе экспертной процедуры Дельфи. Анализ прогнозных моделей частотного анализа. Прогноз процесса мобилизации населения.

    методичка, добавлен 14.05.2016

  • Основной расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Анализ оценки статистической значимости параметров регрессии с помощью критерия Фишера и Стьюдента. Характеристика верхней и нижней границ доверительных интервалов.

    задача, добавлен 20.06.2016

  • Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).

    статья, добавлен 19.12.2017

  • Цели, задачи, содержание и значение финансового анализа. Виды экономического анализа и их роль в управлении производством. Значение и методы анализа финансовых результатов. Процесс стратегического планирования. Задачи экономического анализа их сущность.

    контрольная работа, добавлен 25.01.2009

  • Виды 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 25.01.2014

  • Построение математических моделей некоторых экономических задач: об использовании сырья и транспортной задачи. Основные формы задач линейного программирования, их виды и методы решения. Решение задач линейного программирования средствами MS Excel.

    курсовая работа, добавлен 23.12.2011

  • Прогнозы с применением метода скользящего среднего. Составление прогнозов скользящего среднего с использованием диаграмм и надстройки "Пакет анализа" в Microsoft Excel. Прогнозирование с помощью функций регрессии. Регрессивный анализ с помощью диаграмм.

    лабораторная работа, добавлен 03.07.2013

  • Проведение регрессионного анализа. Построение модели Марковица. Экономико-математическая модель задачи по минимизации риска. Указание целевой ячейки и добавление ограничений. Определение зависимости индекса телекоммуникаций от общего индекса рынка.

    лабораторная работа, добавлен 22.04.2011

  • Понятие и основные задачи дисперсионного анализа. Подготовка данных к дисперсионному анализу. Сущность метода однофакторного дисперсионного анализа для несвязанных выборок. Особенности и ограничения метода дисперсионного анализа для связанных выборок.

    контрольная работа, добавлен 12.10.2016

  • Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.

    контрольная работа, добавлен 04.02.2014

  • Анализ данных с использованием двустороннего дисперсионного анализа. Критические значения для F-критерия. Особенности применения однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа. Изменчивость и условия применения двухмерного дисперсионного анализа.

    презентация, добавлен 20.05.2015

  • Составление математической модели задачи линейного программирования. Особенность проведения вычислений графическим методом. Расчет экономико-математической модели с помощью поиска проблем в среде Microsoft Excel. Анализ полученных оптимальных решений.

    контрольная работа, добавлен 02.02.2015

  • Использование сетевой модели для прогнозирования освоения и выпуска на рынок нового изделия. Критический путь и его продолжительность для полного цикла и возможных сокращенных циклов освоения нового изделия. Вероятность выполнения комплекса работ в срок.

    контрольная работа, добавлен 21.06.2016

  • Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2017

  • Анализ зависимости объема потребления домохозяйства от располагаемого дохода. Построение регрессионной модели. Оценка качества уравнения регрессии. Расчет коэффициента эластичности, ошибок аппроксимации и регрессии, значения коэффициента детерминации.

    контрольная работа, добавлен 07.03.2016

  • Составление экономико-математической модели общей задачи линейного программирования. Постановка и модель транспортной задачи линейного программирования. Определение оптимальной стратегии заказа в условиях риска с использование методов теории вероятности.

    курсовая работа, добавлен 18.05.2016

  • Сущность математического программирования. Примеры задач линейного программирования. Характеристика организации: Закрытое акционерное общество "Мебель-Дизайн". Построение модели системы с помощью метода "дерева целей" на примере ЗАО "Мебель-дизайн".

    контрольная работа, добавлен 31.01.2014

  • Методология и результаты событийного анализа. Выбор пиков, событийного окна и периода оценки вокруг пика. Проверка статистической значимости. Методология построения предсказательной модели. Описание используемых факторов. Модели для компаний и групп.

    реферат, добавлен 29.06.2017

  • Описание проверки гипотезы относительно параметров регрессионного уравнения. Определение несмешенности, состоятельности и эффективности параметров регрессионного уравнения. Использование гистограммы Колмогрова-Смирнова, проверка гетероскедантичности.

    контрольная работа, добавлен 24.06.2016

  • Вычисление параметров уравнений линейной регрессии. Главная особенность интерпретации рассчитанных характеристик. Основной анализ регулярной модели зависимости выручки предприятия от капиталовложений. Построение матрицы коэффициентов парной корреляции.

    контрольная работа, добавлен 20.02.2015

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.