Причины и последствия мультиколлинеарности
Влияние мультиколлинеарности на коэффициенты регрессии, средства для ее смягчения. Зависимость от выборочного отклонения и объединение коррелированных переменных в одну. Устранение мультиколлинеарности при использовании дополнительной информации.
Подобные документы
Матричная запись множественной линейной модели регрессионного анализа. Решение задач регрессивного анализа. Пример решения нахождения модели множественной регрессии. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 29.01.2012Расчет 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 21.09.2017Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012- 104. Регрессионный анализ
Построение ковариационной и корреляционной матрицы (количество строк и столбцов равно числу переменных). Статистический анализ построенной регрессии, определение значимости модели и ее параметров, анализ адекватности модели на основе критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 03.11.2018 Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
статья, добавлен 23.01.2019Уравнение зависимости объема предложения блага от цены этого блага и зарплаты сотрудников фирмы. Линейная модель множественной регрессии данных, расчёт автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Уравнение регрессии с фиктивными переменными.
контрольная работа, добавлен 27.04.2013Типы данных и виды переменных, используемых в эконометрических исследованиях экономических явлений. Применение моделей кривых роста в прогнозировании временных рядов. Моделирование сезонных колебаний. Отбор факторных признаков при построении регрессии.
учебное пособие, добавлен 25.03.2015Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов. Сущность методов исключения тенденции. Включение в модель регрессии фактора времени. Определение параметров стадий тренда и коэффициента их устойчивости.
реферат, добавлен 14.11.2015Построение процедуры интуитивно-логического мышления человека - цель прогнозирования на основе экспертных оценок. Уравнение регрессии – математическая функция, подбирающаяся на основе исходных статистических данных зависимой и объясняющих переменных.
курсовая работа, добавлен 18.12.2021Определение понятия и важнейших видов выборочного наблюдения. Характеристика выборочных методов математической статистики. Виды, методы и способы отбора, обеспечивающие репрезентативность выборки. Способы отбора единиц из генеральной совокупности.
реферат, добавлен 21.03.2017Изменения параметров модели на полученное оптимальное решение. Исходное и окончательное значение целевой ячейки. Отчет об устойчивости и теневая цена ресурса, прибыль от реализации выпускаемой продукции. Коэффициенты при переменных в системах ограничений.
лекция, добавлен 14.04.2015Построение 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 30.03.2010Оценка 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.
статья, добавлен 28.07.2020Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.
лабораторная работа, добавлен 06.02.2015Модель парной линейной регрессии. Оценивание параметров функции парной линейной регрессии. Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками. Коэффициент детерминации и корреляции. Корреляционное поле.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010- 118. Эконометрика
Зависимость средней ожидаемой продолжительности жизни от ВВП, темпов прироста населения, прироста рабочей силы и коэффициента младенческой смертности. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. График остатков. Гетероскедастичность регрессии.
контрольная работа, добавлен 19.01.2012 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 21.04.2010Понятие инфляции как обесценивания денег. Причины, последствия и виды инфляции. Антиинфляционные политика и стратегия. Особенности развития инфляционных процессов в Республике Казахстан. Социально-экономические последствия и пути их преодоления.
курсовая работа, добавлен 15.01.2012- 121. Основы эконометрики
Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017 Применение метода исключения переменных для выбора оптимальной формы уравнений регрессии. Модель генератора как функция тока нагрузки от разных внешних и внутренних факторов. Блок-схема метода факторно-плоскостного пространственного проецирования.
статья, добавлен 19.12.2017Методика построения модели оценивания рентабельности автотранспортного средства методом ридж-регрессии на примере предприятия, осуществляющего городские пассажироперевозки. Величина ошибки прогноза в качестве критерия оптимальности регрессионной модели.
статья, добавлен 14.06.2013Количество человеко-дней, отработанных работниками. Табель учета рабочего времени. Зависимость между продуктивностью труда, фондооснащением. Расчет производных величин, определение параметров уравнения связи, коэффициента корреляции, уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 02.09.2015Оценка надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии. Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО "Агрофирма "Маяк". Обоснование точной зависимости роста зерновых культур от количества осадков в вегетационный период.
курсовая работа, добавлен 15.02.2014