Выражение закономерностей в экспериментальных исследованиях
Приемы и рекомендации выявления в экспериментальных исследованиях закономерностей, по которым устанавливаются и развиваются естественно-природные и социально-экономические процессы. Использование метода нелинейной функционально-факторной регрессии.
Подобные документы
Краткий анализ возможности построения дробно факторной модели. Определение уровней факторов, интервалов варьирования, матрица планирования эксперимента. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Определение коэффициентов уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 14.10.2020Особенности эконометрического метода. Спецификация моделей парной регрессии. Коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей. Спецификация моделей множественной регрессии. Понятие мультиколлениарности, ее значение при отборе факторов.
шпаргалка, добавлен 25.02.2014Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 30.01.2013Построение уравнения линейной и квадратичной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Анализ тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет общего и частного F-критерия Фишера. Сущность информативных лаговых переменных.
контрольная работа, добавлен 07.10.2015Построение оценок в линейных моделях и изучение их свойств. Сравнение и применение точного, приближенного и бутстраповского подходов к инференции. Рассмотрение линейной и нелинейной регрессии среднего и линейных моделей с инструментальными переменными.
курс лекций, добавлен 28.12.2013Особенности статистических методов планирования эксперимента с получением линейных моделей. Свойства полного факторного эксперимента типа 2k. Порядок заполнения и приемы построения матрицы планирования эксперимента. Расчет коэффициентов регрессии.
реферат, добавлен 08.03.2017Уравнение 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 16.07.2019Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.
учебное пособие, добавлен 22.11.2012Обзор статистической зависимости с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа. Изучение линейной и нелинейной регрессии. Прогнозирование временных рядов при построении эконометрической модели данных. Функции сложного процента денег.
курсовая работа, добавлен 07.09.2013Рассмотрение процесса ранжирования компаний по степени эффективности, используя результаты регрессионного анализа. Составление уравнения нелинейной регрессии. Характеристика построенной модели с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Множественные регрессионные модели. Использование множественной регрессии в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Выбор вида уравнения регрессии как спецификация модели.
презентация, добавлен 12.07.2015Сущность и назначение показателей вариации. Примеры использования уравнения нелинейной регрессии и показателей корреляции в экономической практике. Расчет цепных индексов цен. Определение основной тенденции рынка методом трехчленной скользящей средней.
контрольная работа, добавлен 26.04.2016Построение и анализ линейной множественной регрессии. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Интерпретация коэффициентов регрессии. Проверка на наличие автокорреляции и гетероскедастичность.
контрольная работа, добавлен 02.08.2013Основные определения системного анализа. Описание предприятия как системы и элементов данной системы. Иллюстрация системных закономерностей. Бизнес-процессы предприятия. Дерево целей и функций предприятия. Характеристика сопряженности процессов.
практическая работа, добавлен 15.01.2014Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013Таблица остатков и нелинейная регрессия. Примеры нелинейной регрессии по независимым переменным, по оцениваемым параметрам, корреляция. Определение среднего коэффициента эластичности. Признаки качественной модели. Основные способы линеаризации моделей.
презентация, добавлен 12.07.2015Изучение 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 04.02.2014Формулировка 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 28.07.2013Вычисление 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 29.10.2012Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Основные 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 18.03.2015Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 14.06.2011Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Применение фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами. Введение качественных факторов в регрессионную модель. Способ преобразования качественных переменных в количественные.
контрольная работа, добавлен 01.03.2016Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016