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

  • Уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Уравнение множественной регрессии, выбор факторов. Автокорреляция уровней временного ряда, его структура.

    контрольная работа, добавлен 21.01.2013

  • Расчет 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 16.03.2017

  • Расчет коэффициента корреляция между экономическими показателями. Построение линейной и нелинейной регрессии. Проверка модели на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность моделей. Сравнение моделей между собой и выбор наилучшей из них.

    контрольная работа, добавлен 04.03.2015

  • Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.

    реферат, добавлен 26.06.2018

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Парная 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 16.05.2016

  • Построение 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 14.04.2021

  • Уравнение 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 07.07.2015

  • Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.

    лабораторная работа, добавлен 02.01.2022

  • Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.

    презентация, добавлен 26.12.2014

  • Модель парной регрессии. Оценка надежности парной регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Анализ коррелированности отклонений. Проверка наличия гетероскедастичности.

    курсовая работа, добавлен 21.02.2014

  • Статистическое и эконометрическое моделирование, его основные этапы. Классы эконометрических моделей. Линеаризация и оценка параметров нелинейной модели, качественная характеристика коэффициента эластичности. Расчет коэффициента линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 21.03.2015

  • Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.

    реферат, добавлен 31.03.2017

  • Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.

    реферат, добавлен 24.09.2015

  • Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Методы 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 12.12.2015

  • Проверка 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 16.01.2013

  • Матричная запись множественной линейной модели регрессионного анализа. Решение задач регрессивного анализа. Пример решения нахождения модели множественной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 29.01.2012

  • Анализ моделей многослойных сред с плоскопараллельной слоистостью, который используется при оценке долговечности и прочности дорожных конструкций. Расчетная модель многослойного полупространства, построенная на основе аналитико-численного подхода.

    статья, добавлен 30.05.2018

  • Оценка 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

  • Нелинейные соотношения между экономическими явлениями, их выражение с помощью нелинейных функций. Характеристика двух классов нелинейных регрессий. Сравнительный анализ моделей, построенных по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Оценка 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 12.07.2015

  • Использование многомерных статистических методов кластерного анализа для оценки финансово-экономического состояния средних и малых предприятий строительной отрасли. Анализ причин и закономерностей возникновения и развития кризиса на этих предприятиях.

    статья, добавлен 27.04.2017

  • Основные 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 23.01.2019

  • Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.