Исследование предприятия методами регрессионного анализа
Оценка надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии. Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО "Агрофирма "Маяк". Обоснование точной зависимости роста зерновых культур от количества осадков в вегетационный период.
Подобные документы
Исследование объективно существующих связей между явлениями. Причинно-следственные, функциональные и стохастические связи. Методы сопоставления двух параллельных рядов и аналитических группировок. Метод корреляционного и регрессионного анализа.
курсовая работа, добавлен 23.01.2011Методы и модели регрессионного анализа. Переменные регрессии, классическая и обобщенная линейная модели. Системы эконометрических уравнений. Анализ временных рядов и факторы, влияющие на значения элементов ряда. Алгоритмические методы сглаживания.
курс лекций, добавлен 10.02.2016Появление информационных технологий и возможности моделирующих систем. Развитие методов машинного моделирования. Описание экономических объектов, закономерностей, связей и процессов с помощью различных бизнес-моделей. Методы регрессионного анализа.
практическая работа, добавлен 03.10.2017Уравнение парной регрессии, её параметры: коэффициенты корреляции и эластичности, их значимость и доверительный интервал, ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации. Матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ параметров уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.07.2015Рассмотрение актуальности проведения статистического исследования доходов населения. Выявление основных факторов, влияющих на денежные доходы населения. Оценка данной зависимости. Исследование и характеристика коэффициентов условной чистой регрессии.
статья, добавлен 24.07.2018Порядок построения многофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость нескольких экономических переменных. Применение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов. Расчет среднего отклонения расчетных значений от фактических.
лабораторная работа, добавлен 28.06.2017Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
статья, добавлен 23.01.2019Составление уравнения линейной регрессии с использованием матричного метода. Нахождение параметров нормального распределения для статистик и числовых значений переменных. Расчет коэффициента детерминации и оценка качества выбранного уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 10.07.2016Особенность определения объема выборки относительной частоты. Расчет абсолютных показателей вариации. Вычисление среднеквадратического отклонения. Сущность корреляционного и регрессионного анализа. Основная характеристика интервала варьирования фактора.
практическая работа, добавлен 10.06.2016Эконометрия как вид экономического анализа совокупности статистических данных. Математический образ экономического явления. Свойства эконометрического моделирования. Принцип инертности при прогнозировании. Задачи корреляционно-регрессионного анализа.
лекция, добавлен 29.09.2013Стохастическое моделирование хозяйственной деятельности. Статистическое исследование коммерческой деятельности. Проведение корреляционно-регрессионного анализа. Изучение типов зависимостей. Применение методов оценки, аппроксимации, наименьших квадратов.
реферат, добавлен 16.01.2016Значение и этапы процесса корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений. Выражение дисперсии через показатель детерминации. Непараметрические методы анализа. Построение поля корреляции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.
презентация, добавлен 24.04.2021Определение сущности экономической статистики. Ознакомление с методами расчета валового внутреннего продукта. Рассмотрение рейтинга крупнейших строительных компаний Урала и Западной Сибири. Изучение результатов корреляционно–регрессионного анализа.
курсовая работа, добавлен 20.10.2017Проверка адекватности, проведение точечного, интервального расчета и построение факторной экономической модели. Математическая запись линейной статистической зависимости модели. Порядок проведения регрессионного и дисперсного анализа построенного шаблона.
контрольная работа, добавлен 16.01.2013Требования, предъявляемые к исходным данным, и последовательность проведения факторного анализа. Построение двухмерной линейной модели корреляционного и регрессионного анализа. Факторный анализ в психологии: разработка психодиагностического теста.
доклад, добавлен 26.12.2010Сущность регрессионного анализа. Методы определения вида регрессионных уравнений и их параметров, наименьших квадратов. График изменения видового числа древостоя ели в зависимости от средней высоты. Регрессия длины корней на длину стволиков всходов сосны.
контрольная работа, добавлен 29.03.2018Решение 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 11.10.2012Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.
контрольная работа, добавлен 01.06.2020Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 16.03.2014Исторические этапы развития эконометрики. Модели временных рядов. Системы одновременных уравнений. Сущность и порядок регрессионного, вариационного, дисперсионного и панельного анализа. Обзор и краткая характеристика основных эконометрических методов.
реферат, добавлен 01.03.2011Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.
контрольная работа, добавлен 12.12.2015Характеристика средних величин и показателей вариации. Сущность корреляционного анализа. Алгоритм регрессионного анализа. Методика оценки средних величин, динамики показателей, изменения их под влиянием тех или иных факторов. Измерение величины влияния.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.
контрольная работа, добавлен 16.07.2019Суть модели Линтнера для коррекции размера дивидендов. Построение корреляционного поля для страховых резервов и годовой прибыли. Оценка качества уравнения простой регрессии с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Расчет критерия Ирвина.
контрольная работа, добавлен 25.06.2019Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012