Метод наименьших квадратов
Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
Подобные документы
Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
контрольная работа, добавлен 08.02.2019Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018Использование 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 10.12.2015Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов. Проверка независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычисление коэффициента детерминации. Построение степенной модели.
контрольная работа, добавлен 23.11.2011Определение средней выручки продавцов. Расчет коэффициента корреляции. Построение графиков корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей. Расчет системы уравнений для теоретической линии регрессии методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Решение непараметрической задачи восстановления зависимости, которая описывается суммой линейного тренда и периодической функции с известным периодом. Асимптотические распределения параметров и трендовой составляющей, построение интервального прогноза.
статья, добавлен 29.04.2017Эконометрический метод, понятие эконометрических уравнений, их применение. Система независимых уравнений, пример модели авторегрессии. Проблема идентифицируемости, система линейных одновременных эконометрических уравнений, методы наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Парная 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 16.05.2016Прогнозирование численности населения с помощью методов скользящей средней, наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Построение графика потребления электроэнергии, определения сезонных колебаний и поквартальный прогноз объема потребления.
задача, добавлен 30.12.2010Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП и капиталом. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП, капитала и числа занятых, прогноз по этим моделям. Эконометрическая модель с использованием метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 01.11.2012Построение поля корреляции. Анализ силы связи эластичности и бета-коэффициента. Оценка статистической надежности экономической модели и результатов значимости параметров регрессии и корреляции. Выбор лучшей модели и расчет прогнозного результата.
контрольная работа, добавлен 30.04.2014Построение и анализ макроэкономической производственной функции. Оценка параметров мультипликативной производственной функции методом наименьших квадратов. Масштаб и эффективность производства. Эластичность выпуска по капиталу ОПФ и трудовым ресурсам.
контрольная работа, добавлен 04.05.2014Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Расчет параметров уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной и гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Анализ параметров уравнения регрессии, критерий Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 27.03.2017Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Информация, характеризующая зависимость выпуска продукции от объема капиталовложений по предприятиям легкой промышленности региона. Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов.
контрольная работа, добавлен 20.04.2015Гистограмма, которая отображает временную зависимость потребности населения в товаре. Количество проданного товара за месяц. Построение логарифмической линии тренда путем расчета точек, методом наименьших квадратов по формуле. Прогноз с помощью функции.
лабораторная работа, добавлен 13.03.2014Оценка 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 25.03.2020Нахождение оптимального распределения результата или ресурсов между двумя объектами управления. Метод наименьших квадратов и неопределенных множителей Лагранжа. Прогнозирование временных рядов. Колебания относительно тренда, случайная компонента.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Основные 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 23.01.2019Особенности принятия решений в условиях неопределенности и риска с помощью методов: Парето, Вальда, Гурвица, Лапласса. Сущность способа средней полезности. Описание алгоритма построения прогнозной функции полиномиальным и методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 01.02.2014Показаны порядок и принципы принятия стратегического решения. Рассмотрены методы прогнозирования отчетности. Приведен пример применения метода наименьших квадратов для принятия стратегических решений. Построена диаграмма рассеивания по исходным данным.
статья, добавлен 15.02.2020Расчет 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 16.03.2017Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.
контрольная работа, добавлен 15.12.2012Описание 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 14.12.2015