Основы эконометрии
Понятие 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.
Подобные документы
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.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Анализ построения эконометрической модели, исследование мультиколлинарности, остатков установления автокорреляции и формулирование матрицы ковариации. Расчеты и оценка зависимости спроса и предложения на основании одновременных структурных уравнений.
контрольная работа, добавлен 10.04.2009Расчет остатков, остаточной суммы квадратов, дисперсии ошибок наблюдений и коэффициент детерминации для линейной регрессии. Определение статистики Дарбина-Уотсона, доверительных интервалов и проверка гипотезы о незначимости модели по критерию Фишера.
задача, добавлен 14.09.2011Содержание 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 тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.12.2011Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.
реферат, добавлен 03.01.2013Экономический анализ зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя. Оценка линейных уравнений регрессии методом наименьших квадратов. Ежемесячный объем продаж автомагазина. Проверка моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность.
курсовая работа, добавлен 09.07.2013Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 07.03.2016Изучение 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 15.12.2015Значение статистических таблиц в экономике. Средние величины и показатели вариации. Определение расчетного значения критерия Стьюдента. Расчет коэффициента детерминации. Стандартные ошибки параметров регрессии. Оценка параметров линейной модели.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Модели парной и множественной регрессии. Аспекты множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, частная корреляция. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Обобщенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.
учебное пособие, добавлен 12.09.2012Параметры уравнений регрессии, оценка тесноты связи с показателем корреляции и детерминации. Расчет средней ошибки аппроксимации. Составление матрицы парных и частных коэффициентов корреляции. Определение коэффициента автокорреляции уровней ряда.
контрольная работа, добавлен 16.11.2014Линейная 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 06.11.2020Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о форме связи. Расчет параметров регрессии. Оценка надежности результатов регрессионного моделирования с помощью F–критерия Фишера. Анализ качества уравнений с помощью средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Построение 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 11.12.2019Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Линейная регрессия как используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной переменной у от другой или нескольких других переменных х с линейной функцией зависимости. Использование матричных методов. Вычисление коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 16.02.2015Характеристика целей эконометрического моделирования. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Исследование особенностей системы эконометрических уравнений. Основные аспекты отбора факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 08.02.2015Расчёты показателей описательной статистики, вычисления среднего значения и выборочной дисперсии. Стандартное отклонение и медиана. Интернет-независимые и зависимые студенты, оценка различий между двумя выборками по уровню измеренного признака.
контрольная работа, добавлен 06.01.2012Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 14.01.2015Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Расчет ошибки прогноза и доверительного интервала.
контрольная работа, добавлен 15.04.2015Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015