Основы регрессионного анализа
Математическая постановка задачи регрессии. Определение зависимости величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления от другого переменного свойства или параметра. Анализ классов нелинейных регрессий.
Подобные документы
Методика парного и многофакторного регрессионного анализа. Прогнозирование показателей с учетом циклических и сезонных колебаний. Виды и основные свойства средних величин в статистике. Функции сложного процента и изменение стоимости денег во времени.
контрольная работа, добавлен 25.02.2015Анализ собственно-корреляционных параметрических методов изучения связи, оценка существенности корреляции. Понятие регрессионного анализа и оценка параметров уравнений регрессии. Вычисление значений линейного и множественного коэффициентов корреляции.
контрольная работа, добавлен 14.10.2009Классификация и основные этапы эконометрического моделирования. Спецификация и структура модели, её применение в управлении. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа. Главные особенности парного и линейно-парного регрессионного анализа.
курсовая работа, добавлен 30.03.2012- 79. Корреляционная функция. Взаимная корреляционная функция. Линейное преобразование случайного процесса
Алгоритм вычисления автокорреляционной функции. Специфика оценки математического ожидания и расчет дисперсии случайного процесса. Взаимная корреляционная функция. Линейное преобразование и спектральная плотность случайного процесса. Преобразование Фурье.
реферат, добавлен 15.02.2011 Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013- 81. Эконометрика
Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.
курс лекций, добавлен 16.05.2016 Применение метода регрессионного анализа, подразумевающего исследование влияния одного или нескольких независимых факторов на курс доллара США. Принцип разбиения числового промежутка [0;4] для проверки гипотезы о наличии автокорреляции остатков.
статья, добавлен 18.06.2018Экономическая 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 30.11.2013Рассмотрение понятия процесса прогнозирования, типов временных рядов, методов регрессионного анализа и их применения для организации прогнозирования. Математическое описание web-ресурса для прогнозирования многомерных временных последовательностей.
статья, добавлен 18.07.2018Вероятность рентабельности работающих подразделений. Значения случайной величины интегральной функции. График функции и локальная теорема Лапласа. Математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение нормальной распределенной случайной величины Х.
контрольная работа, добавлен 02.10.2015Корреляционные 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 30.01.2013Оценка и анализ влияния факторов на зависимую переменную по построенным моделям однофакторной и двухфакторной регрессий с помощью коэффициентов детерминации, эластичности и множественной корреляции. Установление степени линейной связи между переменными.
контрольная работа, добавлен 09.05.2013Определение зависимости среднедушевого потребления продукта от размера дохода и индекса цен. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка уравнения регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Прогнозирование эластичности спроса.
контрольная работа, добавлен 01.11.2015Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.
контрольная работа, добавлен 05.10.2013- 90. Математическое моделирование стоимости квартир на первичном рынке недвижимости города Волгограда
Суть первичного рынка жилой недвижимости Волгограда. Анализ методик, влияющих на создание стоимости квартир на основе линейных и нелинейных моделей множественной регрессии, полученных методом наименьших квадратов и с использованием квантильной регрессии.
статья, добавлен 03.12.2018 Характеристика 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 22.02.2019Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Анализ статистических данных, описывающих зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Построение на их основе уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Определение значимости оценок с заданной надежностью.
контрольная работа, добавлен 30.04.2014Определение 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 26.09.2017Решение 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 11.10.2012Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Значение 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 24.04.2021Построение однофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость двух переменных. Влияние безработицы на уровень зарплаты в стране. Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной регрессий.
лабораторная работа, добавлен 28.06.2017- 99. Метод построения окрестности статистического оптимума в задаче потребления невозобновляемых ресурсов
Анализ задачи дискретной оптимизации потребления невозобновляемых ресурсов. Построение цепи заданной длины и минимального веса на полном графе. Определение параметра геометрического распределения для ранга перехода в зависимости от количества ресурсов.
статья, добавлен 20.05.2017 Определение значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка значимости полученных коэффициентов. Построение модели на адекватность. Приведение уравнения к натуральному виду. Характеристика уравнений регрессии II порядка, среднее квадратическое.
курсовая работа, добавлен 04.01.2018