Применение регрессионного анализа в эконометрике
Определение 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.
Подобные документы
Проверка статистической гипотезы значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций, процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение полулогарифмической функции.
курсовая работа, добавлен 19.03.2015Характеристика особенностей линейного парного регрессионного анализа. Методические указания по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и построения уравнения линейной парной регрессии. Анализ множественного регрессионного анализа.
методичка, добавлен 16.08.2014Практика расчета параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции через t-критерий Стьюдента и детерминации, статистической надежности результатов регрессионного анализа с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 14.11.2011Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, параметров линейной парной регрессии и их статистическая значимость. Определение фактических и модельных значений, точек прогноза. Построение модели формирования цены квартиры за счёт значимых факторов.
контрольная работа, добавлен 10.06.2015Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей в экономическом анализе. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляция, оценка их существенности. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 28.02.2013- 56. 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 Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Определение особенностей матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и характеристика параметров линейной парной регрессии. Изучение формулы коэффициента детерминации. Рассмотрение и анализ значимости полученных уравнений с помощью критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 07.04.2016Сущность 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 29.09.2013Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.
презентация, добавлен 12.07.2015Основной расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Анализ оценки статистической значимости параметров регрессии с помощью критерия Фишера и Стьюдента. Характеристика верхней и нижней границ доверительных интервалов.
задача, добавлен 20.06.2016Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и отдельных ее параметров и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 13.04.2022Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа, добавлен 26.02.2013Понятие 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 08.02.2022Парная 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 16.05.2016Применение линейного регрессионного анализа для ситуаций с одной зависимой и одной независимой переменной. Проверка соблюдения необходимых условий для применения анализа линейной однофакторной регрессии. Построение точек на графике прямой регрессии.
презентация, добавлен 01.11.2013Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Построение 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 10.10.2016Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.
контрольная работа, добавлен 27.03.2015Назначение 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 23.11.2013Основные 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 07.05.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013Вычисление 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 20.02.2015Главные задачи корреляционно-регрессионного анализа. Методика составления системы нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии. Основные показатели, определяющие количественную характеристику трудовых ресурсов предприятия.
контрольная работа, добавлен 18.08.2014