Экономическая статистика

Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.

Подобные документы

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.

    контрольная работа, добавлен 20.01.2014

  • Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.

    лабораторная работа, добавлен 21.01.2015

  • Построение линейной модели множественной регрессии, оценка адекватности построенного уравнения регрессии. Расчет стандартизованных коэффициентов модели. Распределение стран по кластерам, соотвествующим уровню жизни населения, построение диаграмм.

    контрольная работа, добавлен 11.12.2019

  • Ранжирование факторов по степени их влияния на результат на основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности. Нахождение коэффициентов парной, частной, множественной корреляции, коэффициента множественной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 03.06.2015

  • Статистический анализ уравнения регрессии, формула определения критерия Фишера. Проверка коэффициентов на значимость, вычисление частных коэффициентов детерминации и эластичности. Анализ регрессионного уравнения, использование преобразованной матрицы.

    контрольная работа, добавлен 05.04.2020

  • Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

    презентация, добавлен 30.11.2016

  • Расчет остатков, остаточной суммы квадратов, дисперсии ошибок наблюдений и коэффициент детерминации для линейной регрессии. Определение статистики Дарбина-Уотсона, доверительных интервалов и проверка гипотезы о незначимости модели по критерию Фишера.

    задача, добавлен 14.09.2011

  • Методика определения значений описательных статистик. Понятие среднего арифметического нескольких чисел. Расчет парных и частных коэффициентов корреляции. Порядок составления и разрешения уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.

    контрольная работа, добавлен 20.05.2015

  • Оценка значимости параметров регрессии и коэффициентов тесноты связи, с помощью F-критерия Фишера. Расчет доверительных интервалов. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов зависимости урожайности зерновых культур от уровня специализации.

    контрольная работа, добавлен 22.01.2010

  • Параметры уравнений регрессии, оценка тесноты связи с показателем корреляции и детерминации. Расчет средней ошибки аппроксимации. Составление матрицы парных и частных коэффициентов корреляции. Определение коэффициента автокорреляции уровней ряда.

    контрольная работа, добавлен 16.11.2014

  • Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.

    статья, добавлен 30.11.2016

  • Использование Microsoft Excel для расчета матрицы парных коэффициентов корреляции. Анализ коэффициентов эластичности. Расчет стандартной ошибки модели линейной регрессии. Модуль оценки коэффициентов множественной корреляции и линейной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 24.05.2009

  • Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.

    контрольная работа, добавлен 18.09.2013

  • Оценка выборочного коэффициента корреляции. Построение корреляционного поля. Уравнение линейной регрессии. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Определение среднего квадратического отклонения. Статистическая значимость коэффициентов регрессии.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2014

  • Рассмотрение понятия спецификации и параметризации уравнения регрессии. Оценка уравнения, анализ статической значимости коэффициентов множественной регрессии. Расчет доли объясненной дисперсии, проверка гипотезы о наличии автокорреляции остатков.

    контрольная работа, добавлен 05.03.2016

  • Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.

    курсовая работа, добавлен 29.12.2011

  • Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 14.01.2015

  • Факторы влияния на экономические показатели. Использование множественной регрессии в изучении проблем спроса, доходности акций, функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии.

    реферат, добавлен 21.11.2022

  • Оценка коэффициентов регрессии с использованием формул для расчета ковариации двух случайных величин и выборочной дисперсии. Построение регрессионной зависимости и ее экономическая интерпретация. Проверка оценки с помощью коэффициента детерминации.

    лабораторная работа, добавлен 11.05.2016

  • Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 03.01.2013

  • Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.

    лабораторная работа, добавлен 21.01.2015

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Расчет ошибки прогноза и доверительного интервала.

    контрольная работа, добавлен 15.04.2015

  • Составление плана эксперимента и проведение в соответствии с этим планом исследования объекта управления. Алгоритм расчета неизвестных коэффициентов уравнения регрессии. Оценка значимости коэффициентов по доверительному интервалу по неравенству.

    контрольная работа, добавлен 29.12.2016

  • Параметры регрессионных зависимостей. Применение классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов для задач оценки рыночной стоимости. Основные условия минимизации суммы квадратов отклонений. Коэффициенты уравнения регрессии.

    статья, добавлен 02.11.2018

  • Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 09.09.2014

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.