Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов

Изучение 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.

Подобные документы

  • Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.

    курсовая работа, добавлен 23.11.2013

  • Исследование разработки эконометрической модели, позволившей на самых первых данных построить среднесрочные прогнозы динамики распространения коронавируса в разных странах. Математические модели в иммунологии и эпидемиологии инфекционных заболеваний.

    статья, добавлен 12.06.2021

  • Определение динамических рядов, специфика их классификации и правила построения рядов динамики. Анализ формул расчетов аналитических показателей. Динамика средней зарплаты работников, занятых в сельском хозяйстве Республики Башкортостан за 1995-2001 гг.

    курсовая работа, добавлен 09.06.2010

  • Решение графическим методом типовой задачи оптимизации. Расчет целевой функции через поиск максимума. Теория двойственности для экономико-математического анализа. Балансовый метод планирования и модель Леонтьева, регресионный анализ временных рядов.

    контрольная работа, добавлен 16.05.2012

  • Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2011

  • Определение факторных и результативных признаков. Изучение взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Обзор уравнения регрессии и вычисление коэффициента регрессии. Определение формы связи и измерение тесноты связи, оценка адекватности.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2018

  • Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 02.02.2018

  • Определение и матричное представление линейной регрессии. Этапы проверки качества регрессионных моделей. Характеристика коэффициента детерминации, его основные свойства и расчётная формула. Определение скорректированного коэффициента детерминации.

    курсовая работа, добавлен 14.12.2012

  • Определение 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 13.03.2014

  • Составление уравнения линейной регрессии с использованием матричного метода. Нахождение параметров нормального распределения для статистик и числовых значений переменных. Расчет коэффициента детерминации и оценка качества выбранного уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 10.07.2016

  • Нелинейные методы анализа временных рядов. Динамические системы, пространство состояний, орбиты и аттракторы систем. Вложение по Такенсу. Оценка временного лага. Функция взаимной информации. Ближайшие и средние ложные соседи. Регрессия опорных векторов.

    дипломная работа, добавлен 10.12.2019

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

    контрольная работа, добавлен 22.11.2010

  • Этапы развития математической статистики. Спектральный анализ временных рядов. Построение и исследование оценок спектральных плотностей стационарных случайных процессов. Ковариационная функция случайного процесса, оценка математического ожидания.

    курсовая работа, добавлен 16.08.2011

  • 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

  • Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Остаточная и общая вариации. Оценки дисперсий коэффициентов регрессии. Функция эластичности. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критическое значение статистики Стьюдента. Критерий Фишера.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Уравнение множественной регрессии, выбор факторов. Автокорреляция уровней временного ряда, его структура.

    контрольная работа, добавлен 21.01.2013

  • Построение дерева проблем и дерева задач. Выбор метода прогнозирования затрат. Метод скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Изучение временных рядов. Применение метода экстраполяции. Расчет простого среднего значения показателя.

    курсовая работа, добавлен 15.06.2013

  • Методы анализа временных рядов, их структура и компоненты, модели экспоненциального сглаживания. Аддитивная и мультипликативная модели, детерминированная и случайная составляющая. Исследование и оценка возможности прогнозирования в программе Statistica.

    курсовая работа, добавлен 13.11.2015

  • Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2021

  • Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.

    контрольная работа, добавлен 04.02.2014

  • Классификация моделей, их сравнительная характеристика, предъявляемые требования и подходы к анализу, типы используемых объектов. Понятие о жизненном цикле систем, его этапы. Модели прогнозирования: аппроксимации, интерполяции, анализ временных рядов.

    реферат, добавлен 09.05.2018

  • Важные условия при построении рядов динамики. Абсолютное изменение уровней, коэффициент роста и темпы прироста. Правила построения рядов динамики. Сущность понятий интерполяция и экстраполяция. Виды и методы выявления типа тенденций в рядах динамики.

    реферат, добавлен 14.08.2010

  • Теоретические аспекты эконометрии: цели и задачи, критерии и принципы. Классификация эконометрических моделей по направлению и сложности причинных связей показателей экономической системы. Регрессионные и рекурсивные системы, модели временных рядов.

    реферат, добавлен 27.05.2015

  • Построение поля корреляции. Расчет линейного коэффициента корреляции. Определение параметров уравнения регрессии и интерпретация его результатов. Оценка статистической значимости коэффициентов. Построение доверительного интервала прогнозных значений.

    контрольная работа, добавлен 25.02.2014

  • Построение поля и расчёт линейного коэффициента корреляции. Построение линейного уравнения множественной регрессии и расчёт коэффициента множественной детерминации. Определение коэффициента автокорреляции первого порядка и построение уравнения тренда.

    контрольная работа, добавлен 04.02.2013

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.