Прогнозирование показателей с помощью уравнений линейной регрессии
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.
Подобные документы
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 30.11.2016Изучение классической модели линейной регрессии, анализ ее нарушений. Рассмотрение особенностей регрессионных моделей с переменной структурой, нелинейной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов. Системы линейных одновременных уравнений.
методичка, добавлен 15.12.2015Построение модели регрессии. Анализ качества модели и анализ остатков. Корреляционный и визуальный анализ взаимосвязи показателей. Расчет коэффициента корреляции и проверка статистической его значимости. Особенности анализа коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.04.2014Овладение способами выбора модельного уравнения нелинейной регрессии. Рассмотрение характера расположения точек в корреляционном поле. Расчет параметров уравнения, проверка его надежности. Построение кривой нелинейной регрессии в системе координат.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
лекция, добавлен 10.11.2017Содержание классической (парной и множественной), обобщенной моделей линейной регрессии, и методов наименьших квадратов. Анализ временных рядов и систем одновременных уравнений. Аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, частная корреляция.
учебное пособие, добавлен 18.12.2015Определение наилучшего варианта уравнения парной регрессии по значению коэффициента корреляции. Оценк адекватности уравнения регрессии. Составление таблицы корреляционно-регрессионного анализа. Зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Уравнение парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции, параметров линейного и экспоненциального трендов. Оценка статистической значимости и параметров уравнения с помощью t-критерия. Оценка надежности уравнения с помощью F-критерия.
контрольная работа, добавлен 18.06.2014Расчет линейного коэффициента парной корреляции и доверительного интервала. Определение коллинеарности переменных. Уравнение парной линейной регрессии. Оценка качества модели с помощью коэффициента детерминации. Расчет среднего коэффициента эластичности.
методичка, добавлен 11.12.2015Рабочая гипотеза о связи факторов и поле корреляции. Расчет параметров линейной регрессии. Расчет параметров линейно-логарифмической функции. Линейно-логарифмическая регрессия и показатели корреляции. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.
задача, добавлен 12.11.2011Построение 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 11.12.2019Анализ понятия "корреляционная зависимость". Определение границ интервалов и построение корреляционной таблицы. Построение корреляционного поля. Расчет моделей линейной, степенной и экспоненциальной регрессии. Построение уравнений парной регрессии.
лабораторная работа, добавлен 15.10.2015Методы построения нелинейных регрессионных моделей. Сущность регрессии линейной и нелинейной. Особенности оценки адекватности модели. Применение парной нелинейной регрессии и линеаризации для анализа воздействия инфляции на количество безработных.
курсовая работа, добавлен 24.11.2013Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.
контрольная работа, добавлен 06.11.2020Способы получения надежностных характеристик. Анализ употребления регрессионного анализа. Применение критерия Фишера для проверки гипотезы об адекватности. Определение значимости коэффициентов уравнения регрессии с использованием мерила Стьюдента.
лекция, добавлен 27.06.2015Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет итоговых доверительных интервалов. Прогнозирование потребления при определенном уровне дохода. Рассмотрение коэффициента детерминации, анализ его статистической значимости.
контрольная работа, добавлен 23.12.2013Понятие и принципы описательной статистики. Случайные ошибки измерения. Законы алгебры линейной регрессии, ее основная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Оценка параметров систем уравнений. Понятие и анализ фиктивных переменных.
методичка, добавлен 03.12.2013Ранжирование 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 03.06.2015Виды связи между признаками явлений. Уравнение парной (простой) и множественной (многофакторной) регрессии. Понятие "теснота связи". Определение F-критерия Фишера для парной регрессии. Сравнение теоретического значения t-критерия Стьюдента с табличным.
лекция, добавлен 25.08.2013Расчет показателей вариации по стоимости основных фондов. Исчисление параметров линейного уравнения регрессии и коэффициента парной корреляции. Определение средней ошибки выборки для фактического выпуска товарной продукции. Среднегодовой темп роста.
контрольная работа, добавлен 07.04.2012Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Статистическая гипотеза о значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций. Регрессионные модели, нелинейные относительно как неизвестных параметров, так и включенных переменных.
курсовая работа, добавлен 30.11.2014Статистический 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 05.04.2020Определение модального и медианного значений по данной выборке. Построение кумулянты. Оценка характера асимметрии. Вычисление показателей динамики, среднегодовых приростов и темпов роста. Поиск оптимальной функции тренда и уравнения линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 24.05.2015Параметры 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