Стохастические математические модели
Точечные и интервальные оценки случайной величины. Методика проверки статистических гипотез. Определение коэффициента корреляции, решение уравнения парной регрессии. Построение и анализ регрессионной модели. Моделирование одномерных временных рядов.
Подобные документы
Нахождение закона распределения переменной и построение гистограммы. Выбор наиболее типичного значения переменной, средний разброс ее значений. Расчет коэффициента корреляции. Оценка линейного уравнения регрессии. Проверка качества построенной модели.
курсовая работа, добавлен 11.06.2012Вычисление параметров уравнений линейной регрессии. Главная особенность интерпретации рассчитанных характеристик. Основной анализ регулярной модели зависимости выручки предприятия от капиталовложений. Построение матрицы коэффициентов парной корреляции.
контрольная работа, добавлен 20.02.2015Методика 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 02.01.2022Суть модели Линтнера для коррекции размера дивидендов. Построение корреляционного поля для страховых резервов и годовой прибыли. Оценка качества уравнения простой регрессии с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Расчет критерия Ирвина.
контрольная работа, добавлен 25.06.2019Подготовка данных и построение модели. Корреляционный анализ экономических показателей. Расчёт частных и множественных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность.
курсовая работа, добавлен 16.01.2016- 106. Основы эконометрики
Ознакомление с основными понятиями теории вероятностей и статистики, применяемыми в эконометрике. Рассмотрение и анализ экономической и статистической интерпретации линейной модели парной регрессии. Определение коэффициентов корреляции и детерминации.
курс лекций, добавлен 21.09.2017 Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).
статья, добавлен 19.12.2017Формулировка 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 28.07.2013Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015Построение 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 02.08.2013- 111. Основы эконометрики
Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии модели. Оценка качества модели, ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса на товар в зависимости от его цены, коэффициент эластичности.
контрольная работа, добавлен 31.03.2015 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 04.01.2018Понятие статистических рядов распределения, на основе которых вычисляются величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины. Атрибутивные, вариационные (дискретные и интервальные) ряды распределения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2011Особенности динамической модели эволюции цен в непрерывном времени Самюэльсона-Мертона, использующей для описания динамики стохастические дифференциальные уравнения. Характеристика основных видов нелинейных стохастических условно-гауссовских моделей.
статья, добавлен 04.11.2020Примеры расчета параметров экономической модели. Анализ уравнений линейной, гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи и значимости коэффициентов регрессий, определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа, добавлен 22.11.2010Три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогноза в эконометрике. Понятие о временных рядах и их виды. Решение задач определения парной и множественной регрессии. Использование независимых переменных в регрессионных моделях.
учебное пособие, добавлен 01.06.2013Способы сведения нелинейных моделей к линейным. Модели линейные по параметрам и нелинейные по переменным. Построение регрессионной модели, численные методы, линеаризация моделей. Эластичность и логарифмические модели. Возмущение в нелинейных моделях.
презентация, добавлен 20.01.2015Рассмотрение адаптивной модели прогнозирования временных рядов. Информационная ценность статистических наблюдений. Алгоритмические схемы вычислений быстрого приспособления структуры и параметров модели к изменению условий, определяющих разные процессы.
статья, добавлен 19.10.2016Построение 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 02.08.2013- 120. Динамические ряды
Основные задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их основные характеристики. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008 Основные понятия и определения эконометрики и эконометрического моделирования. Парная корреляция и регрессия, проверка значимости параметров парной линейной модели. Виды линейной модели множественной регрессии. Системы линейных одновременных уравнений.
курс лекций, добавлен 26.11.2013Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Построение поля корреляции, формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уровней линейной парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателя линейной парной корреляции. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 10.10.2016Расчет параметров уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной и гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Анализ параметров уравнения регрессии, критерий Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 27.03.2017- 125. Моделирование систем
Условия существования модели и ее основные функции. Принципы системного подхода. Преимущества математического моделирования, случаи его применения. Детерминированные и стохастические математические модели. Матричный способ задания конечных автоматов.
контрольная работа, добавлен 11.01.2014