Линейные модели парной и множественной регрессии

Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

Подобные документы

  • 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

  • Расчет уравнения основной тенденции динамики потребления основных продуктов питания и индексов цен на эти продукты. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и его основных параметров с помощью F критерия Фишера и t критерия Стьюдента.

    контрольная работа, добавлен 29.11.2013

  • Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.

    реферат, добавлен 25.04.2015

  • Основные 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 07.05.2015

  • Расчет линейного уравнения множественной регрессии; его оценка на основе коэффициента детерминации и общего критерия Фишера. Расчет параметров линейного, экспоненциального, степенного, гиперболического трендов по данным о средних потребительских ценах РФ.

    контрольная работа, добавлен 01.12.2013

  • Параметры линейной, степенной, показательной функций и равносторонней гиперболы. Оценка каждой модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации, параметры регрессии.

    контрольная работа, добавлен 05.10.2011

  • Линейные и нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Анализ системы эконометрических уравнений. Характеристика структурной и приведенной форм. Суть автокорреляции уровней временного ряда.

    лекция, добавлен 10.06.2014

  • 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

  • Изучение зависимости прибыли от выработки продукции на одного человека. Построение линейного уравнения парной регрессии. Установление наличия (или отсутствия) циклической компоненты и её периода с помощью коэффициента автокорреляции уровней ряда.

    контрольная работа, добавлен 20.11.2014

  • 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

  • Решение задачи с помощью пакета Excel. Параметры уравнения линейной зависимости. Таблица дисперсионного анализа, коэффициенты детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Оценка значимости коэффициента корреляции и регрессии с помощью критерия Стьюдента.

    контрольная работа, добавлен 11.10.2012

  • Построение поля корреляции, формулировка гипотезы о возможной форме и направлении связи. Расчет параметров парной линейной, степенной и линейно-логарифмической функций, а также параболы второго порядка. Построение уравнения регрессии и методы его решения.

    лабораторная работа, добавлен 25.03.2012

  • Линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых она дает несмещенные и эффективные оценки, в теореме Гаусса-Маркова. Доказательство теоремы, расчет дисперсии прогнозирования. Оценка уравнений регрессии с помощью Excel.

    презентация, добавлен 02.10.2011

  • Определение линейного коэффициента парной корреляции, уравнение линейной регрессии. Построение степенной модели путем логарифмирования частей уравнения. Построение гиперболической модели, коэффициент детерминации и средняя относительная ошибка.

    контрольная работа, добавлен 10.06.2009

  • Уравнение линейной парной регрессии. Качественная оценка тесноты связи величин на основе шкалы Чеддока. Алгоритм оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом. Методика расчета гиперболической, полулогарифмической и степенной моделей.

    контрольная работа, добавлен 17.04.2014

  • 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

  • Анализ понятия и основных задач эконометрики - отрасли науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Оценка существенности параметров парной линейной регрессии и корреляции в эконометрических исследованиях.

    лекция, добавлен 13.02.2011

  • 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

  • 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

  • Расчет 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 10.06.2015

  • Ознакомление с основными понятиями теории вероятностей и статистики, применяемыми в эконометрике. Рассмотрение и анализ экономической и статистической интерпретации линейной модели парной регрессии. Определение коэффициентов корреляции и детерминации.

    курс лекций, добавлен 21.09.2017

  • Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2020

  • Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 22.09.2011

  • Характеристика 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 16.08.2014

  • Точечные и интервальные оценки случайной величины. Методика проверки статистических гипотез. Определение коэффициента корреляции, решение уравнения парной регрессии. Построение и анализ регрессионной модели. Моделирование одномерных временных рядов.

    методичка, добавлен 01.09.2012

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.