Вероятностно-статистические модели корреляции и регрессии

Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.

Подобные документы

  • Нахождение закона распределения переменной и построение гистограммы. Выбор наиболее типичного значения переменной, средний разброс ее значений. Расчет коэффициента корреляции. Оценка линейного уравнения регрессии. Проверка качества построенной модели.

    курсовая работа, добавлен 11.06.2012

  • Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.

    учебное пособие, добавлен 13.01.2016

  • Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2013

  • 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

  • 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

  • Модель парной регрессии. Оценка надежности парной регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Анализ коррелированности отклонений. Проверка наличия гетероскедастичности.

    курсовая работа, добавлен 21.02.2014

  • Сущность 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 29.09.2013

  • Определение понятия временных рядов и их основных элементов. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда, автокорреляция его уровней и выявление структуры. Метод наименьших квадратов. Идентификация модели стационарных и нестационарных рядов.

    реферат, добавлен 06.11.2011

  • Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.

    статья, добавлен 04.02.2014

  • Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.

    лабораторная работа, добавлен 05.09.2013

  • Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.

    учебное пособие, добавлен 22.11.2012

  • Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2011

  • Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 26.04.2013

  • 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

  • Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.

    контрольная работа, добавлен 15.12.2012

  • Построение однофакторной модели регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по модели с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, частных коэффициентов эластичности, а также степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2011

  • Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 03.01.2012

  • 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 коэффициента корреляции между временными рядами с помощью отклонения от основной тенденции. Построение поля корреляции, формулировка гипотезы о форме связи. Оценка с помощью критерия Фишера. Интерпретация коэффициентов регрессии, оценка значимости.

    контрольная работа, добавлен 21.09.2017

  • 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

  • Проверка значимости исходного предположения. Прогноз размера инвестиций и стоимости валового регионального продукта. Идентификация структурной модели. Использование двухшагового метода наименьших квадратов. Анализ значений для эндогенной переменной.

    курсовая работа, добавлен 28.05.2016

  • Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.

    реферат, добавлен 26.06.2018

  • Построение поля корреляции, расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Анализ линейных коэффициентов парной и частной корреляции. Уравнение множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 30.03.2010

  • Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2020

  • Определение зависимости среднедушевого потребления продукта от размера дохода и индекса цен. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка уравнения регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Прогнозирование эластичности спроса.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2015

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.