Множественная регрессия и корреляция
Множественная регрессия как наиболее распространенный метод в эконометрике. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Сравнение влияния различных факторов на результат.
Подобные документы
Линейное уравнение множественной регрессии. Расчет частных коэффициентов эластичности. Определение парных и частных коэффициентов корреляции. Особенности системы эконометрических уравнений. Расчет параметров линейного, степенного, параболического трендов.
контрольная работа, добавлен 11.11.2015Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.
лекция, добавлен 15.03.2011Построение и анализ линейной множественной регрессии. Исследование степени корреляционной зависимости между переменными. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Оценка авторегрессионной модели.
лабораторная работа, добавлен 02.08.2013Уравнение 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 16.07.2019Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 16.03.2014Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.
лабораторная работа, добавлен 04.10.2016- 32. 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 Построение 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 02.08.2013Построение поля и расчёт линейного коэффициента корреляции. Построение линейного уравнения множественной регрессии и расчёт коэффициента множественной детерминации. Определение коэффициента автокорреляции первого порядка и построение уравнения тренда.
контрольная работа, добавлен 04.02.2013Построение 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 07.10.2015Спецификация 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 31.03.2017Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Составление 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 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 16.04.2016Статистические 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 14.06.2011Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 04.05.2011Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Матричная 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 29.01.2012Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014Изучение 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 04.02.2014Построение модели для зависимой переменной, используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения, метод включения). Анализ накладных расходов за счёт значимых факторов, расчет индекса корреляции и оценка качества полученного уравнения регрессии.
лабораторная работа, добавлен 27.11.2009Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.
задача, добавлен 27.09.2016Определение зависимости товарооборота за месяц применением уравнений множественной регрессии, которая оцениваются методом наименьших квадратов. Расчет товарооборота по методу Крамера. Экономическая интерпретация используемых параметров уравнения.
контрольная работа, добавлен 23.03.2020Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014