Разработка математической модели доходов от железнодорожных перевозок в зависимости от пассажирооборота
Линейные, нелинейные парные функции регрессии. Оценка тесноты связи дохода от железнодорожных перевозок и пассажирооборота с помощью показателей корреляции, детерминации, среднего коэффициента эластичности. Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии.
Подобные документы
Оценка 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 28.07.2020Построение статистической модели зависимости стоимости квартиры от размера ее площади. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Сравнительная оценка влияния факторов на результативный показатель с помощью коэффициентов эластичности.
контрольная работа, добавлен 06.04.2015Построение двухфакторной эконометрической модели и анализ показателей тесноты производительности труда работников междугородной и международной телефонной связи. Определение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 27.09.2014Характеристика основных показателей качества параметров регрессии. Порядок работы при проверке значимости коэффициента. Тестирование гипотез о дисперсии ошибок с помощью статистики Пирсона. Аспекты предсказания среднего значения зависимой переменной.
курс лекций, добавлен 11.06.2014Построение поля корреляции результата (общая сумма ущерба) и фактора (расстояние до ближайшей пожарной станции). Определение параметров уравнения парной линейной регрессии, коэффициента корреляции. Значение критерия Стьюдента для коэффициента регрессии.
контрольная работа, добавлен 19.10.2011Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
презентация, добавлен 26.12.2014Измерение тесноты связи показателей с помощью коэффициента корреляции с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа, аналитики. Статистическая функция КОРРЕЛ для вычисления парных коэффициентов корреляции. Алгоритм разработки имитационной модели.
статья, добавлен 28.03.2020Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.
курсовая работа, добавлен 14.12.2015Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.
учебное пособие, добавлен 22.11.2012Составление 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 10.07.2016Расположение территории Краснодарского края по возрастанию фактора X и формулирование рабочей гипотезы о возможной связи X и Y. Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о форме и направлении связи. Расчет линии регрессии и ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 17.04.2012Способы сведения нелинейных моделей к линейным. Модели линейные по параметрам и нелинейные по переменным. Построение регрессионной модели, численные методы, линеаризация моделей. Эластичность и логарифмические модели. Возмущение в нелинейных моделях.
презентация, добавлен 20.01.2015Задачи и статистические функции выборочной дисперсии для интервального вариационного ряда. Статистические критерия поиска совокупности показателей. Математическое моделирование взаимозависимости уравнений регрессии. Параметры нахождения корреляции.
реферат, добавлен 16.12.2014Изучение 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 04.02.2014Методологические основы применения регрессионного анализа в эконометрике. Интервальная оценка функции регрессии и параметров модели. Особенности использования коэффициента детерминации. Определение дисперсии и проверка достоверности по критерию Фишера.
курсовая работа, добавлен 17.09.2014Основы планирования экспериментов. Разработка математической модели процесса окисления фосфитов гипохлоритом натрия. Проверка адекватности с помощью критерия Фишера, коэффициентов регрессии. Анализ математической модели процесса в натуральном масштабе.
лабораторная работа, добавлен 25.12.2014Построение 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 25.02.2014Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.
лабораторная работа, добавлен 04.10.2016- 120. Линейная регрессия
Основные элементы эконометрической модели. Спецификация модели парной линейной регрессии. Основные предположения регрессионного анализа. Коэффициенты детерминации и парной корреляции. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 27.12.2016 Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.
контрольная работа, добавлен 01.06.2020Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Уравнение линейной парной регрессии. Качественная оценка тесноты связи величин на основе шкалы Чеддока. Алгоритм оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом. Методика расчета гиперболической, полулогарифмической и степенной моделей.
контрольная работа, добавлен 17.04.2014Расчет параметров уравнения линейной регрессии, отображающего уменьшение заработной платы и выплат социального характера при увеличении прожиточного минимума. Вычисление показателей корреляции и детерминации. Определение средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 31.07.2013Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022