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.

Подобные документы

  • Уравнение 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 16.07.2019

  • Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.

    статья, добавлен 23.01.2019

  • Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.

    практическая работа, добавлен 16.05.2013

  • Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 28.04.2016

  • Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2013

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Принципы использования алгоритмов вычисления оценок для решения задач распознавания. Свойства произвольной функции по методу наименьших квадратов для разных видов уравнений множественной регрессии. Косвенный МНК и его значение для линейной функции.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2014

  • Построение 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 07.10.2015

  • 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.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Определение эконометрики и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Модель множественной регрессии, оценка ее качества. Системы линейных одновременных уравнений. Факторный, кластерный и дискриминантный статистический анализ.

    методичка, добавлен 31.05.2012

  • Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2013

  • Особенности статистических методов планирования эксперимента с получением линейных моделей. Свойства полного факторного эксперимента типа 2k. Порядок заполнения и приемы построения матрицы планирования эксперимента. Расчет коэффициентов регрессии.

    реферат, добавлен 08.03.2017

  • Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.

    учебное пособие, добавлен 06.10.2012

  • Изучение 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 04.02.2014

  • Предмет и задачи эконометрического моделирования. Построение парных и множественных регрессионных моделей экономических процессов. Анализ модели множественной линейной регрессии. Характеристика особенностей эконометрических моделей интегрированного типа.

    методичка, добавлен 14.05.2017

  • Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.

    презентация, добавлен 05.10.2015

  • Основные 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 18.03.2015

  • Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Уравнение множественной регрессии, выбор факторов. Автокорреляция уровней временного ряда, его структура.

    контрольная работа, добавлен 21.01.2013

  • Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.

    реферат, добавлен 25.04.2015

  • Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.

    методичка, добавлен 16.05.2016

  • Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.

    лабораторная работа, добавлен 06.02.2015

  • Результаты моделирования стоимости дачных (садовых) участков методами регрессионного анализа и методами, основанными на деревьях принятия решений. Проведение сравнительного анализа регрессионных моделей и моделей в форме деревьев принятия решений.

    статья, добавлен 15.01.2021

  • 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 26.11.2013

  • Составление 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 19.04.2017

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.