Оценка адекватности моделей методом факторно-плоскостного пространственного проецирования
Применение метода исключения переменных для выбора оптимальной формы уравнений регрессии. Модель генератора как функция тока нагрузки от разных внешних и внутренних факторов. Блок-схема метода факторно-плоскостного пространственного проецирования.
Подобные документы
Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013Методы 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 13.01.2016Теоретическое обоснование выбора спецификации моделей временных рядов различными подходами. Классический подход на базе метода максимального правдоподобия. Байесовский подход на базе метода релевантных векторов. Тестирование подходов на реальных данных.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 16.05.2016Изучение методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Характеристика метода Эйлера, его модификация и условия для использования. Описание и отличительные черты метода Рунге-Кутта, его применение при расчете дифференциального уравнения.
контрольная работа, добавлен 14.06.2015Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 24.12.2011Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.
статья, добавлен 04.02.2014Построение уравнения линейной и квадратичной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Анализ тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет общего и частного F-критерия Фишера. Сущность информативных лаговых переменных.
контрольная работа, добавлен 07.10.2015Оценка 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 28.07.2020Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.
реферат, добавлен 25.04.2015Построение крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную и инвестиционную функцию. Понятие эконометрических моделей и уравнений и проблемы идентификации.
контрольная работа, добавлен 24.09.2014Возможности корреляционно-регрессионных моделей в анализе эффективности производства сельхозпредприятий. Нестандартные случаи интерпретации параметров адаптации уравнений регрессии. Оценка эффективности использования факторов, ресурсов и мероприятий.
статья, добавлен 25.11.2017Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.
контрольная работа, добавлен 12.12.2015Методы отбора экзогенных переменных и оценки качества полученного уравнения. Использование надстройки "Анализ данных" пакета MS Excel при построении моделей множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов (условия Гаусса-Маркова).
лабораторная работа, добавлен 19.02.2016Определение 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 06.02.2018Разработка оптимального плана производства, дающего наибольшую прибыль. Построение графика временного ряда; построение линейной модели и оценка ее параметров с помощью метода наименьших квадратов. Оценка адекватности и точности построенной модели.
контрольная работа, добавлен 09.06.2014Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.
практическая работа, добавлен 16.05.2013Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.
контрольная работа, добавлен 16.07.2019Основные типы эконометрических моделей и исходные данные для их построения. Оценка статистической значимости параметров линейной модели множественной и парной регрессии. Применение эконометрических моделей для прогнозирования, примеры их построения.
учебное пособие, добавлен 07.05.2015Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Области применения и ограничения использования балансового метода для решения экономических задач. Виды балансовых моделей. Принципиальная схема межотраслевого баланса. Процесс увязки потребностей с ресурсами как заключительный этап разработки баланса.
курсовая работа, добавлен 02.10.2013Построение ковариационной и корреляционной матрицы (количество строк и столбцов равно числу переменных). Статистический анализ построенной регрессии, определение значимости модели и ее параметров, анализ адекватности модели на основе критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 03.11.2018