Парный регрессионный и корреляционный анализ
Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.
Подобные документы
Оценка линейного коэффициента множественной корреляции, коэффициента детерминации, средних коэффициентов эластичности, бетта–, дельта–коэффициентов двухфакторной регрессионной модели. Коэффициент детерминации модели, прогноз результирующего показателя.
контрольная работа, добавлен 16.04.2012Построение аналитической группировки. Корреляционно-регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным. Нахождение уравнения регрессии между двумя признаками, расчет его параметров по данным. Анализ показателей ряда динамики.
реферат, добавлен 24.07.2014Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.04.2021Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.04.2015Уравнение 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 16.07.2019Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.
презентация, добавлен 12.07.2015Определение коэффициента детерминации. Исследование сущности оценки значимости параметров модели по критерию Стьюдента. Ознакомление с результатами проверки статистических гипотез. Анализ направлений совершенствования линейной регрессионной модели.
контрольная работа, добавлен 04.03.2018Сущность 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.
лекция, добавлен 29.09.2013Расчет среднего отклонения и доверительного интервала для генерального среднего выручки. Нахождение методом наименьших квадратов уравнения прямой линии регрессии, построение графика корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей.
контрольная работа, добавлен 26.02.2010Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.
статья, добавлен 04.02.2014Построение точечной диаграммы рассеяния. Анализ системы линейных уравнений. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Оценка гипотезы о линейной корреляции. Составление квадратической, гиперболической, экспоненциальной моделей, связей между признаками.
лабораторная работа, добавлен 05.05.2016- 62. Определение зависимости объема выпуска продукции от объема капиталовложений средствами эконометрики
Построение классической линейной регрессионной модели. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации, средней относительной ошибки аппроксимации. Условия Гаусса-Маркова. Распределение случайного члена.
контрольная работа, добавлен 10.01.2013 Формулировка и доказательство теоремы Гаусса-Маркова. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Понятие коэффициента детерминации. Построение доверительных интервалов по линейному уравнению регрессии и расчёт коэффициента вариации.
контрольная работа, добавлен 28.07.2013Модель парной линейной регрессии. Оценивание параметров функции парной линейной регрессии. Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками. Коэффициент детерминации и корреляции. Корреляционное поле.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Вычисление параметров уравнения линейной регрессии; экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Запись системы одновременных уравнений и проверка их на идентифицируемость.
контрольная работа, добавлен 29.10.2012Определение 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 16.04.2016Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Расчет и составление матрицы парных коэффициентов корреляции и индекса детерминации. Вычисление дисперсионного отношения Фишера. Построение экономической модели влияния годового фонда заработной платы и мигрантов на численность безработных в регионе.
контрольная работа, добавлен 10.01.2017Составление уравнения регрессии с применением метода наименьших квадратов. Оценка достоверности полученного уравнения с использованием корреляционного анализа. Расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициентов парной детерминации и корреляции.
задача, добавлен 19.04.2017Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Построение доверительных интервалов для коэффициентов линейной регрессии и дисперсии ошибок. Проведение процедуры пошагового отбора переменных. Проверка обратного движения на мультиколлинеарность при помощи VIF. Расчет параметров автокорреляции.
курсовая работа, добавлен 01.10.2017Сущность, виды и причины безработицы в России. Построение модели парной регрессии. Определение показателя эластичности. Вычисления критерия Дарбина-Уотсона и индекса Ласпейреса. Исследование остатков с применением предпосылок метода наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 18.06.2014Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017