Математические методы в оценке. Построение регрессионных моделей
Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.
Подобные документы
Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и отдельных ее параметров и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 13.04.2022Понятие и виды нелинейных моделей регрессии. Приведение нелинейной функции к линейному виду с помощью замены переменных и логарифмирования. Анализ влияния уровня инфляции на количество безработных с помощью парной нелинейной регрессии и линеаризации.
курсовая работа, добавлен 22.05.2012Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.
контрольная работа, добавлен 27.03.2015Особенности эконометрического метода. Спецификация моделей парной регрессии. Коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей. Спецификация моделей множественной регрессии. Понятие мультиколлениарности, ее значение при отборе факторов.
шпаргалка, добавлен 25.02.2014Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.
контрольная работа, добавлен 30.11.2013Уравнение 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 16.07.2019Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.
методичка, добавлен 16.05.2016Построение 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 16.05.2013Расчет параметров линейного уравнения регрессии. Особенность определения коэффициента парной корреляции. Статистическая значимость регрессионных и корреляционных величин и оценка их адекватности. Подсчет точечного и интервального прогноза прибыли.
контрольная работа, добавлен 13.06.2017Методы 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 13.01.2016Расчет линейного коэффициента парной корреляции и оценка тесноты связи. Особенность статистической значимости параметров регрессии и корреляционной системы. Подсчет ошибки прогноза и его доверительного интервала. Вычисление коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 28.08.2017Построение 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 07.10.2015Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
статья, добавлен 23.01.2019Определение 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 14.12.2012Отбор 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 26.12.2014Построение 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 19.10.2011Уравнение 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 21.01.2013Расчет линейных коэффициентов парной корреляции и детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и коэффициента корреляции с уровнем значимости 0,05. Прогноз значения признака-результата при прогнозируемом значении признака-фактора.
контрольная работа, добавлен 25.03.2016Модель парной регрессии. Оценка надежности парной регрессии и корреляции. Интервальная оценка для коэффициента корреляции. Доверительные интервалы для зависимой переменной. Анализ коррелированности отклонений. Проверка наличия гетероскедастичности.
курсовая работа, добавлен 21.02.2014Описание проверки гипотезы относительно параметров регрессионного уравнения. Определение несмешенности, состоятельности и эффективности параметров регрессионного уравнения. Использование гистограммы Колмогрова-Смирнова, проверка гетероскедантичности.
контрольная работа, добавлен 24.06.2016Оценка 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 01.06.2020Построение линейного уравнения парной регрессии на основе данных о среднедушевом прожиточном минимуме в день на одного трудоспособного жителя страны и о среднедневной заработной плате. Расчет коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 21.02.2011Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 16.03.2014