Основы эконометрики
Классическая линейная модель множественной регрессии. Мультиколлинеарность: понятие, признаки и методы устранения. Выявление и тестирование гетероскедастичности. Практические рекомендации по тестированию автокоррелированности регрессионных остатков.
Подобные документы
Методы и алгоритмы решения многофакторных регрессионных задач. Создание новой техники и технологий, повышение точности и надежности средств измерений. Получение многофакторных статистических моделей, линейных по параметрам и не линейных по факторам.
статья, добавлен 22.11.2018Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Предпосылки возникновения эконометрики, история развития. Специфика экономических измерений. Эконометрические методы: регрессионный анализ, анализ временных рядов. Апологетика эконометрики, спор Кейнса и Тинбергена об эконометрическом методе исследования.
контрольная работа, добавлен 22.02.2012Изучения ВВП РФ. Моделирование сезонности ВВП. Линейная модель. Расчет тенденции. Критерий Фишера значимости регрессии. Анализ безработицы. Анализ денежного агрегат M0. Анализ импорта.Индексный анализ. Доверительные интервалы для оцененных параметров.
дипломная работа, добавлен 21.08.2008Теоретические основы методов построения нелинейных регрессионных моделей. Линейная регрессия и виды нелинейных моделей, линеаризация, логарифмические преобразования, оценка качества и адекватности модели. Парная нелинейная регрессия в оценке безработицы.
курсовая работа, добавлен 22.05.2012Понятие и история зарубежной эконометрики. Развитие статистики и эконометрики в России. Специфика моделей и эмпирических данных в экономике. Начальное описание предмета эконометрики и ее задач. Применение и сущность метода взвешенной скользящей средней.
дипломная работа, добавлен 29.09.2017Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.
контрольная работа, добавлен 06.11.2020Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения показателей. Определение парного коэффициента линейной корреляции и порядок проверки его значимости. Нахождение и решение уравнения линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 10.03.2016Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
лекция, добавлен 10.11.2017Построение в линейном пространстве факторов специально конструируемых систем ортогональных функций. Анализ и структурирование мультиколлинеарности факторов в их воздействии на результат. Связь предложенных методик с известными методами эконометрики.
монография, добавлен 06.07.2015Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 09.09.2014Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
презентация, добавлен 30.11.2016Расчет остатков, остаточной суммы квадратов, дисперсии ошибок наблюдений и коэффициент детерминации для линейной регрессии. Определение статистики Дарбина-Уотсона, доверительных интервалов и проверка гипотезы о незначимости модели по критерию Фишера.
задача, добавлен 14.09.2011Регрессионные модели. Статистическая значимость коэффициента регрессии. Метод наименьших квадратов: шаговая структура. Линеаризация нелинейных моделей. Эконометрическое прогнозирование. Оценивание параметров линейных моделей, а также их верификация.
методичка, добавлен 25.10.2012Понятие и принципы описательной статистики. Случайные ошибки измерения. Законы алгебры линейной регрессии, ее основная модель. Гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Оценка параметров систем уравнений. Понятие и анализ фиктивных переменных.
методичка, добавлен 03.12.2013Параметры регрессионных зависимостей. Применение классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов для задач оценки рыночной стоимости. Основные условия минимизации суммы квадратов отклонений. Коэффициенты уравнения регрессии.
статья, добавлен 02.11.2018Структура и классификация систем массового обслуживания. Свойства оценок для модели множественной регрессии и показатели качества подбора. Прогнозирование отраслевых цен в системе межотраслевого баланса. Производственная функция и потребительский выбор.
контрольная работа, добавлен 26.01.2016Определение гетероскедастичности и гомоскедасичности. Остаточные суммы квадратов для первой и второй группы. Определение соотношения между критерием Дарбина-Уотсона и коэффициентом автокорреляции остатков первого порядка. Критические значения критерия.
лабораторная работа, добавлен 07.06.2013Построение модели регрессии. Анализ качества модели и анализ остатков. Корреляционный и визуальный анализ взаимосвязи показателей. Расчет коэффициента корреляции и проверка статистической его значимости. Особенности анализа коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.04.2014Линейная регрессия как используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной переменной у от другой или нескольких других переменных х с линейной функцией зависимости. Использование матричных методов. Вычисление коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 16.02.2015Модель географически взвешенной регрессии для характеристики социально-экономического процесса. Методы вычисления весовых коэффициентов: административно-территориального деления, движущегося фиксированного окна, фиксированного ядра, адаптивных ядер.
статья, добавлен 30.01.2018Способы прогнозирования на примере чистой прибыли и факторов зависящих от нее. Построение графиков временного ряда чистой прибыли и переменных показателей. Корреляционно-регрессионный анализ, модель множественной регрессии и ее независимые коэффициенты.
курсовая работа, добавлен 03.03.2014Понятие множественной регрессии, основные этапы построения многофакторной регрессионной модели, ее спецификация. Ранжирование факторов места положения, шкала оценки. Сущность коэффициента корреляции, его задачи. Анализ связи при ранговых факторах.
отчет по практике, добавлен 14.12.2012