Статистический анализ моделей, построенных на основе уравнения регрессии
Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.
Подобные документы
Определение наилучшего варианта уравнения парной регрессии по значению коэффициента корреляции. Оценк адекватности уравнения регрессии. Составление таблицы корреляционно-регрессионного анализа. Зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.12.2011Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 14.01.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Овладение способами выбора модельного уравнения нелинейной регрессии. Рассмотрение характера расположения точек в корреляционном поле. Расчет параметров уравнения, проверка его надежности. Построение кривой нелинейной регрессии в системе координат.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Факторы влияния на экономические показатели. Использование множественной регрессии в изучении проблем спроса, доходности акций, функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии.
реферат, добавлен 21.11.2022Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 09.09.2014Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
презентация, добавлен 30.11.2016Рассмотрение понятия спецификации и параметризации уравнения регрессии. Оценка уравнения, анализ статической значимости коэффициентов множественной регрессии. Расчет доли объясненной дисперсии, проверка гипотезы о наличии автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 05.03.2016Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
лекция, добавлен 10.11.2017Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Проведение статистической группировки 30 предприятий по двум признакам. Составление эмпирического и теоретического уравнения регрессии. Определение показателя связи между этими признаками и коэффициентом вариации. Распределение групп по признаку.
контрольная работа, добавлен 14.12.2016Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Расчет параметров линейного, степенного, показательного уравнения парной регрессии. Использование показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения регрессии в целом с использованием общего F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
задача, добавлен 16.05.2016Характеристика целей эконометрического моделирования. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Исследование особенностей системы эконометрических уравнений. Основные аспекты отбора факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 08.02.2015Статистический анализ уравнения регрессии, формула определения критерия Фишера. Проверка коэффициентов на значимость, вычисление частных коэффициентов детерминации и эластичности. Анализ регрессионного уравнения, использование преобразованной матрицы.
контрольная работа, добавлен 05.04.2020Изучение классической модели линейной регрессии, анализ ее нарушений. Рассмотрение особенностей регрессионных моделей с переменной структурой, нелинейной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов. Системы линейных одновременных уравнений.
методичка, добавлен 15.12.2015Сущность и содержание, назначение и задачи корреляционного и регрессивного анализа, особенности и инструментарий их практического применения. Параметры уравнения парной линейной регрессии. Корреляционная связь между признаками, ее направление и значение.
контрольная работа, добавлен 16.01.2012Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.
реферат, добавлен 03.01.2013Методы определения корреляционной связи. Расчет коэффициента парной корреляции и его статистическая проверка. Измерение степени тесноты связи между качественными признаками. Поиск уравнения регрессии. Сравнительная оценка степени влияния факторов.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Средний процент снижения затрат. Гистограмма эмпирического распределения и соответствующая нормальная кривая. Групповые средние, эмпирические линии регрессии. Линейная корреляционная зависимость. Уравнения прямых регрессии, их экономическая интерпретация.
контрольная работа, добавлен 11.11.2012