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 23.11.2016

  • Методика 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 02.01.2022

  • Анализ 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 30.04.2014

  • Дисперсионный 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 21.08.2008

  • Порядок 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 27.09.2011

  • Проведение 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 04.05.2011

  • Практика 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 14.11.2011

  • Построение 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 10.10.2016

  • 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

  • Особенности 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 18.06.2015

  • Парная 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

  • 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 08.09.2014

  • 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

  • Расчет 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 13.05.2014

  • 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

  • Построение 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 25.02.2014

  • Этапы 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 10.02.2014

  • Расчет 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 21.03.2013

  • 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 19.03.2015

  • Понятие 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 08.02.2022

  • Особенности 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 12.01.2014

  • Параметры 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 05.12.2014

  • Исследование 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 30.06.2014

  • 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

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.