Некоторые специальные методы оценивания параметров линейных моделей
Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
Подобные документы
Понятие автокорреляции остатков. Методы исключения тенденции. Метод отклонений от тренда. Метод последовательных разностей. Включение в модель регрессии фактора времени. Критерий Дарбина–Уотсона. Виды и методы определения автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 02.02.2010Разработка и численная реализация алгоритма построения ранговой оценки неизвестных параметров регрессии. Аналитическое вычисление асимптотической относительной эффективности рангового метода. Сравнение устойчивости ранговой оценки параметров модели.
контрольная работа, добавлен 14.07.2016Эконометрика как наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике. Методика расчета стандартных ошибок коэффициентов парной линейной регрессии. Эконометрический анализ при нарушении предпосылок метода наименьших квадратов.
учебное пособие, добавлен 04.06.2015Значение и этапы процесса корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений. Выражение дисперсии через показатель детерминации. Непараметрические методы анализа. Построение поля корреляции. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.
презентация, добавлен 24.04.2021Использование математических методов и моделей в управлении микроэкономическими системами. Решение задачи составления матрицы плана перевозок. Пример расчета коэффициентов прямых и полных материальных затрат и построения таблицы межотраслевого баланса.
контрольная работа, добавлен 15.12.2014Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Разработка матрицы парных коэффициентов.
задача, добавлен 13.03.2014Основные методы статистического моделирования случайных элементов. Применение метода Монте-Карло для вычисления интегралов и решения систем линейных алгебраических уравнений. Проблемы создания имитационных моделей на основе языка программирования GPSS.
методичка, добавлен 05.03.2014Этапы 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 10.02.2014Построение 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 15.12.2012Описание метода построения математической модели обобщенного синхронного генератора с независимыми фазами. Расчет коэффициентов уравнений регрессии методом экстремально-корреляционного смещения коэффициентов. Проверка модели на физическую адекватность.
статья, добавлен 18.12.2017Методы 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 13.01.2016Нормальная 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- 63. Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Характеристика возможностей обработки статистических данных биржевых ставок методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel. Определение значения и функции корреляцонно-регрессионного анализа.
реферат, добавлен 05.11.2012 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 14.10.2017Анализ оценки надежности выбранного теста с помощью однофакторного дисперсионного анализа. Особенность вычисления суммы квадратов значений всей таблицы. Определение значения межгрупповой и внутригрупповой вариации. Расчет общей и остаточной дисперсии.
контрольная работа, добавлен 05.12.2016Понятие обратной матрицы. Системы линейных уравнений. Методы решения систем линейных алгебраических уравнения. Методы обратной матрицы. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики. Составление и решение балансового уравнения с помощью обратной матрицы.
реферат, добавлен 25.10.2018Определение коэффициентов статистической характеристики объекта управления методом планирования эксперимента. Исследование алгоритма расчета неизвестных показателей уравнения регрессии. Анализ составления матрицы численных значений базисных функций.
контрольная работа, добавлен 09.03.2017Построение уравнения тренда методами регрессионного анализа. Определение величины остаточной дисперсии и коэффициентов корреляции. Построение уравнения регрессии разными способами, сравнительная характеристика полученных оценок и построенных графиков.
курсовая работа, добавлен 10.03.2016- 69. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Характеристика основных понятий и типов моделей. Особенность оценки параметров эконометрических моделей с помощью методов математической статистики. Главные этапы экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.
контрольная работа, добавлен 21.12.2022Составление программы LU–разложения матриц с помощью компактной схемы метода Гаусса. LU-разложение, решение систем линейных уравнений. Матрица коэффициентов системы. Обращение матриц, вычисление определителя матрицы. Нахождение обратной матрицы.
лабораторная работа, добавлен 01.06.2014Необходимость поиска, накопления и анализа разнообразной информации о машинах и их ценах. Особенности использования стохастических моделей при оценке, порядок их построения. Основные факторы, существенно влияющие на цену. Построение регрессионных моделей.
статья, добавлен 14.02.2018Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Главная особенность изменения уровней рядов динамики. Основная характеристика изучения развития социально-экономических процессов во времени. Определение параметров модели методом наименьших квадратов. Расчет коэффициента корреляции и детерминации.
контрольная работа, добавлен 13.10.2017Три класса методов, которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем. Эконометрические методы, их использование для оценки параметров экономико-математических моделей логистики (управления запасами). Прогнозирование сбора налогов.
контрольная работа, добавлен 24.03.2015