Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров

F критерий Фишера как параметр оценки качества регрессии. Пример дисперсионного анализа результатов регрессии. Оценка значимости коэффициентов регрессии и корреляции. Значение t-критерия Стьюдента и доверительных интервалов. Средняя ошибка аппроксимации.

Подобные документы

  • Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2021

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2017

  • Исходные данные для поиска уравнения регрессии, учет свободного члена. Расчет коэффициентов регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал). Заметное отклонение некоторых значений от линии регрессии.

    практическая работа, добавлен 31.10.2014

  • Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.

    лабораторная работа, добавлен 01.11.2023

  • Построение поля корреляции и формулирование гипотезы о форме связи. Расчет параметров уравнений линейной регрессии. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности. Средняя ошибка аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 29.04.2015

  • Рассчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции. Критерий Дарбина-Уотсона для проверки независимости остатков. Ошибка прогноза и его доверительный интервал.

    контрольная работа, добавлен 28.05.2018

  • Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.

    контрольная работа, добавлен 20.10.2013

  • Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.

    контрольная работа, добавлен 26.06.2014

  • Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.

    контрольная работа, добавлен 09.01.2017

  • Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.

    лабораторная работа, добавлен 11.11.2017

  • Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.

    контрольная работа, добавлен 29.12.2011

  • Ошибки коэффициентов уравнений регрессии, анализ остаточной дисперсии. Взаимокоррелирующие аргументы, выбор аргументов в уравнении регрессии при их взаимной корреляции в лесном хозяйстве. Зависимость высоты дерева от качества условий местопроизрастания.

    реферат, добавлен 29.03.2018

  • Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.

    контрольная работа, добавлен 18.12.2014

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.

    контрольная работа, добавлен 12.01.2015

  • Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Распределение оценок коэффициентов в асимптотике. Проверка значимости коэффициентов множественной регрессии по критерию Стьюдента. Предсказание среднего значения зависимой переменной.

    лекция, добавлен 15.06.2014

  • Анализ динамики роста стоимости основных рабочих фондов. Расчёт парного коэффициента корреляции. Проверка значимости с помощью статистики Стьюдента. Вычисление оценки неизвестных параметров уравнения парной регрессии по методу наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 15.03.2017

  • Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.

    контрольная работа, добавлен 25.04.2015

  • Применение корреляционного анализа в математической статистике. Классическая линейная модель множественной регрессии. Использование метода наименьших квадратов для оценки параметров модели множественной регрессии. Условия и теорема Гаусса-Маркова.

    презентация, добавлен 15.12.2014

  • Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.

    доклад, добавлен 19.11.2012

  • Понятие регрессионного анализа и его цели. Использование линейных и нелинейных функций при построении регрессионных моделей. Проверка на значимость коэффициентов регрессии по статистическому критерию Стьюдента и ее уравнения с помощью F-критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 19.11.2013

  • Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.

    контрольная работа, добавлен 23.05.2015

  • Характеристика понятия парной регрессии. Неправильный выбор математической функции и недоучет в уравнении регрессии существенного фактора как ошибки спецификации. Использование временной информации и графический метод подбора вида уравнения регрессии.

    лекция, добавлен 25.04.2015

  • Задача корреляционного анализа и уравнение регрессии. Особенности и этапы проведения регрессионного анализа. Определение функции и оценка неизвестных значений. Границы доверительных интервалов. Этапы и технология работы с пакетом анализа "Регрессия".

    презентация, добавлен 18.12.2012

  • Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.

    курсовая работа, добавлен 28.10.2017

  • Определение параметров для составления линейного уравнения парной регрессии посредствам построения электронной таблицы Excel. Оценка качества построенной модели на основе коэффициента парной корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации.

    лабораторная работа, добавлен 30.03.2015

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.