Ранговый метод оценивания параметров регрессионной модели
Разработка и численная реализация алгоритма построения ранговой оценки неизвестных параметров регрессии. Аналитическое вычисление асимптотической относительной эффективности рангового метода. Сравнение устойчивости ранговой оценки параметров модели.
Подобные документы
Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Построение диаграммы рассеивания, определение коэффициента корреляции среднедушевых денежных доходов и расходов населения регионов РФ. Определение параметров линейной регрессионной модели. Проверка адекватности модели и интерпретация уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 01.11.2013Разработка концептуальной и математической модели. Построение схемы модели. Уточненная матрица переходов. Описание параметров системы. Имитационное моделирование системы в разомкнутом режиме. Измерение и вычисление узловых и системных характеристик.
контрольная работа, добавлен 14.01.2020- 29. Идентификация параметров математической модели влияния иммунотерапии на динамику иммунного ответа
Использование метода Монте-Карло при построении математической модели влияния иммунотерапии на динамику иммунного ответа. Представление биологического смысла параметров модели. Рассмотрение дискретного введения донорских антител через интервалы времени.
статья, добавлен 26.04.2019 Анализ влияния показателя чистой прибыли компании на изменение акционерной стоимости компании. Построение регрессионной модели зависимости изменения акционерного капитала. Оценка параметров регрессионной модели с поправкой на гетероскедастичность.
статья, добавлен 10.06.2018Базовый метод регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров моделей по выборочным данным: история, свойства оценок. Парная линейная регрессия; взвешенный метод наименьших квадратов; авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
реферат, добавлен 10.10.2012Сравнение "традиционного" и "граничного" подходов к оценке действенности деятельности фирм. Анализ свойств анализируемых случайных величин. Разработка способов практической реализации методов оценки параметров функций, моделирующих границу эффективности.
автореферат, добавлен 26.02.2018Определение 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 02.02.2014Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
презентация, добавлен 18.01.2015Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Описание и примеры системы эконометрических уравнений. Характеристика основных методов оценки параметров эконометрических моделей множественной регрессии. Основные принципы моделирования временных рядов. Изменения характера тенденции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 17.10.2014Точечные 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.
методичка, добавлен 01.09.2012Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010Создание модели политической самоорганизации населения. Регулярные структуры и их связь с равновесиями. Существование и вычисление равновесий Нэша, устойчивых к коалиционным отклонениям. Зависимость количества партий в равновесии от параметров модели.
статья, добавлен 10.10.2017Основные типы эконометрических моделей и исходные данные для их построения. Оценка статистической значимости параметров линейной модели множественной и парной регрессии. Применение эконометрических моделей для прогнозирования, примеры их построения.
учебное пособие, добавлен 07.05.2015Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.
практическая работа, добавлен 21.05.2017Применение теста ранговой корреляции Спирмэна для оценки гетероскедастичности при 5% уровне значимости. Расчет средней ошибки аппроксимации. Выявление на уровне значимости 0,05 наличия автокорреляции возмущений с использованием критерия Дарбина-Уотсона.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018Расчет параметров нормализованной линейной модели. Порядок подсчета дисперсии воспроизводимости. Оценка значимости влияния факторов на отклик при помощи латинского квадрата. Характеристика, применение критериев Фишера. Проверка выборок на однородность.
курсовая работа, добавлен 08.03.2014Актуальность задачи внедрения новых методов оценки технического состояния производственных фондов. Расчетные значения контролируемых параметров функционирования оборудования. Алгоритм оценки технического состояния фондов электроэнергетических объектов.
статья, добавлен 30.05.2017Прогноз электропотребления установки на пять лет: предварительный анализ характера изменения наблюдений, составление матрицы структуры Х-регрессионной модели. Определение точечных и интервальных параметров; проверка статической состоятельности модели.
контрольная работа, добавлен 08.11.2012Расчет 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 27.03.2017Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
учебное пособие, добавлен 18.03.2015Построение 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 27.09.2016Вычисление 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 20.02.2015