Оценка существенности (значимости) уравнения регрессии и параметров парной линейной регрессии
Оценка 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.
Подобные документы
Оценка существенности параметров уравнения множественной регрессии и корреляции. Классификация систем эконометрических уравнений. Создание экономической модели значений котировок доллара по отношению к рублю с целью повышения прибыльности предприятий.
контрольная работа, добавлен 23.11.2016Методика 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 02.01.2022Анализ статистических данных, описывающих зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Построение на их основе уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Определение значимости оценок с заданной надежностью.
контрольная работа, добавлен 30.04.2014Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Остаточная и общая вариации. Оценки дисперсий коэффициентов регрессии. Функция эластичности. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критическое значение статистики Стьюдента. Критерий Фишера.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Порядок вычисления параметров и построения поля корреляции и эмпирической линии регрессии. Расчет значимости коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента, определение доверительных интервалов, коэффициентов детерминации и корреляции.
контрольная работа, добавлен 27.09.2011Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 04.05.2011Практика 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 14.11.2011Построение 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 10.10.2016Парная 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 16.05.2016Особенности регрессионного анализа экономических моделей, его основные положения. Нахождение и оценка параметров парной регрессионной модели. Оценка значимости уравнения регрессии. Корреляционный анализ зависимости цен на недвижимость в Пермском крае.
курсовая работа, добавлен 18.06.2015Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 10.04.2010- 87. 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 Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.
контрольная работа, добавлен 08.09.2014Составление 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 19.04.2017Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и оценка статистической значимости коэффициентов корреляции. Связь цены квартиры с ее площадью. Уравнение множественной и линейной парной регрессии, детерминации, F-критерий Фишера, коэффициент эластичности.
контрольная работа, добавлен 13.05.2014Построение 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 07.10.2015Построение поля корреляции. Расчет линейного коэффициента корреляции. Определение параметров уравнения регрессии и интерпретация его результатов. Оценка статистической значимости коэффициентов. Построение доверительного интервала прогнозных значений.
контрольная работа, добавлен 25.02.2014Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.
курс лекций, добавлен 10.02.2014Расчет линейного коэффициента парной корреляции, средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации с помощью критерия Фишера. Построение систем эконометрических уравнений, их приведенная форма.
контрольная работа, добавлен 21.03.2013Проверка 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 19.03.2015Понятие 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 08.02.2022Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир. Порядок построения классической линейной модели множественной регрессии. Анализ показателей: индекса корреляции и детерминации, F-критерий Фишера. Оценка матрици на мультиколлинеарность.
контрольная работа, добавлен 12.01.2014Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Прогнозирование среднего значения показателя. Графически фактические и модельные значения Y точки прогноза. График остаточной компоненты. Дисперсия остатков.
задача, добавлен 05.12.2014Исследование взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Построение графиков практической и теоретической линии регрессии. Измерение тесноты связи. Проверка информации на нормальность распределения. Определение коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 30.06.2014Вычисление 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