Статистический анализ простой линейной регрессии
Расчет 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.
Подобные документы
Ранжирование факторов по степени их влияния на результат на основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности. Нахождение коэффициентов парной, частной, множественной корреляции, коэффициента множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 03.06.2015Определение гетероскедастичности и гомоскедасичности. Остаточные суммы квадратов для первой и второй группы. Определение соотношения между критерием Дарбина-Уотсона и коэффициентом автокорреляции остатков первого порядка. Критические значения критерия.
лабораторная работа, добавлен 07.06.2013Построение 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 11.12.2019Статистический анализ уравнения регрессии, формула определения критерия Фишера. Проверка коэффициентов на значимость, вычисление частных коэффициентов детерминации и эластичности. Анализ регрессионного уравнения, использование преобразованной матрицы.
контрольная работа, добавлен 05.04.2020Определение пределов средней стоимости основных фондов по генеральной совокупности. Линейный коэффициент корреляции, а также параметры уравнения линейной регрессии. Распределение банка региона по объему кредитных вложений. Балансы основных фондов.
контрольная работа, добавлен 26.05.2015Расчет линейного коэффициента парной корреляции и доверительного интервала. Определение коллинеарности переменных. Уравнение парной линейной регрессии. Оценка качества модели с помощью коэффициента детерминации. Расчет среднего коэффициента эластичности.
методичка, добавлен 11.12.2015Значение 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 22.02.2019Методы построения нелинейных регрессионных моделей. Сущность регрессии линейной и нелинейной. Особенности оценки адекватности модели. Применение парной нелинейной регрессии и линеаризации для анализа воздействия инфляции на количество безработных.
курсовая работа, добавлен 24.11.2013Изучение 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 15.12.2015Линейная 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 16.02.2015Анализ зависимости курса доллара США по отношению к рублю от цены на нефть марки Brent. Построение модели парной линейной регрессии, в которой обнаружено нарушение предпосылки об отсутствии автокорреляции ошибок регрессии, способы устранения проблемы.
статья, добавлен 23.07.2020Оценка выборочного коэффициента корреляции. Построение корреляционного поля. Уравнение линейной регрессии. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Определение среднего квадратического отклонения. Статистическая значимость коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.06.2014Исследование особенностей эконометрики. Характеристика её основных методов. Построение линейной модели парной регрессии. Основы определения индекса корреляции. Аспекты построения показательной функции. Методы вычисления значение F-критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 19.05.2014Основные особенности построения таблицы частот с использованием графической группировки данных. Характеристика и сущность нанесения графики выборочных регрессионных прямых на диаграмму рассеивания. Получение уравнения выборочной линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 16.11.2011Понятие 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.
методичка, добавлен 03.12.2013Применение графического метода отображения связи между признаками генеральной совокупности. Расчет параметров уравнения линейной регрессии и коэффициента эластичности. Анализ дисперсии зависимой переменной. Интервальная оценка для коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 26.04.2015Расчет параметров линейного, степенного, показательного уравнения парной регрессии. Использование показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения регрессии в целом с использованием общего F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
задача, добавлен 16.05.2016Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Построение рядов распределения по факторному и результативному признакам. Расчет теоретической линии регрессии. Проверка правильности гипотезы о прямолинейной форме корреляционной связи. Вычисление межгрупповой дисперсии. Установление вида ряда динамики.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Виды связи между признаками явлений. Уравнение парной (простой) и множественной (многофакторной) регрессии. Понятие "теснота связи". Определение F-критерия Фишера для парной регрессии. Сравнение теоретического значения t-критерия Стьюдента с табличным.
лекция, добавлен 25.08.2013Линейная 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 06.11.2020Нелинейная 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 03.01.2013Зависимость объема продаж бензина от динамики потребительских цен. Значение выборочного линейного коэффициента корреляции. Оценка статистической значимости коэффициента детерминации с помощью гипотез. Нахождение значения средней ошибки аппроксимации.
практическая работа, добавлен 15.12.2015Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.
статья, добавлен 30.11.2016Вычисление значения линейного коэффициента корреляции и оценка с его помощью тесноты и направления корреляционной связи между двумя признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. Построение однофакторного парного уравнения регрессии.
методичка, добавлен 07.10.2014