Параметры уравнений линейной, гиперболической парной регрессии

Примеры расчета параметров экономической модели. Анализ уравнений линейной, гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи и значимости коэффициентов регрессий, определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

Подобные документы

  • Основной расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Анализ оценки статистической значимости параметров регрессии с помощью критерия Фишера и Стьюдента. Характеристика верхней и нижней границ доверительных интервалов.

    задача, добавлен 20.06.2016

  • Вычисление параметров уравнения линейной регрессии; экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Запись системы одновременных уравнений и проверка их на идентифицируемость.

    контрольная работа, добавлен 29.10.2012

  • Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.

    курсовая работа, добавлен 09.06.2015

  • Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Критерии оценки тесноты связи. Нелинейная регрессия.

    реферат, добавлен 21.04.2010

  • 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

  • Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.

    презентация, добавлен 09.11.2013

  • 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

  • Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.

    учебное пособие, добавлен 14.04.2015

  • Общие понятия эконометрических моделей и задачи экономического анализа, решаемые на их основе. Применение регрессионного анализа в экономике. Определение параметров модели парной линейной регрессии. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.

    курс лекций, добавлен 14.10.2017

  • Построение и анализ линейной множественной регрессии. Системы одновременных уравнений и их идентификация. Анализ временных рядов и прогнозирование. Интерпретация коэффициентов регрессии. Проверка на наличие автокорреляции и гетероскедастичность.

    контрольная работа, добавлен 02.08.2013

  • Построение поля корреляции. Гипотеза о возможной форме и направлении связи. Расчет параметров степенной, парной линейной функции и параболы второго порядка. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации, анализ их значений.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2013

  • 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

  • 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

  • Уравнение парной регрессии, её параметры: коэффициенты корреляции и эластичности, их значимость и доверительный интервал, ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации. Матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ параметров уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 07.07.2015

  • Главные задачи корреляционно-регрессионного анализа. Методика составления системы нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии. Основные показатели, определяющие количественную характеристику трудовых ресурсов предприятия.

    контрольная работа, добавлен 18.08.2014

  • Построение поля корреляции. Анализ силы связи эластичности и бета-коэффициента. Оценка статистической надежности экономической модели и результатов значимости параметров регрессии и корреляции. Выбор лучшей модели и расчет прогнозного результата.

    контрольная работа, добавлен 30.04.2014

  • Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.

    лабораторная работа, добавлен 04.10.2016

  • Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.

    презентация, добавлен 26.12.2014

  • Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.

    задача, добавлен 11.06.2013

  • Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка параметров линейной и парной модели с полным перечнем факторов, влияние факторных переменных на Y по коэффициентам регрессии. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для двух моделей.

    контрольная работа, добавлен 18.04.2018

  • 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 двухфакторной эконометрической модели и анализ показателей тесноты производительности труда работников междугородной и международной телефонной связи. Определение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициентов эластичности.

    задача, добавлен 27.09.2014

  • Построение поля корреляции. Выборочные среднеквадратические отклонения. Оценка качества полученной модели. Нахождение среднего коэффициента эластичности. Оценка статистической значимости параметров линейной регрессии. Интервальная оценка коэффициентов.

    контрольная работа, добавлен 24.01.2014

  • 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

  • Построение поля корреляции результата (общая сумма ущерба) и фактора (расстояние до ближайшей пожарной станции). Определение параметров уравнения парной линейной регрессии, коэффициента корреляции. Значение критерия Стьюдента для коэффициента регрессии.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2011

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.