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

  • Определение линейного коэффициента парной корреляции, уравнение линейной регрессии. Построение степенной модели путем логарифмирования частей уравнения. Построение гиперболической модели, коэффициент детерминации и средняя относительная ошибка.

    контрольная работа, добавлен 10.06.2009

  • Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.

    курс лекций, добавлен 10.04.2010

  • Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 16.05.2016

  • Построение 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 06.04.2015

  • Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.

    контрольная работа, добавлен 08.03.2015

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Знакомство со способами построения экспериментальных точек в декартовой системе координат. Общая характеристика ключевых этапов и проблем расчета коэффициентов парной корреляции. Рассмотрение основных особенностей линейной, а также нелинейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 02.11.2020

  • Классы нелинейных регрессий. Корреляция для нелинейной регрессии, последовательность теста Бокса-Кокса. Коэффициент эластичности как характеристика силы связи фактора с результатом. Построение уравнения линейной регрессии и квадратичной зависимости.

    контрольная работа, добавлен 28.07.2013

  • Практика расчета параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции через t-критерий Стьюдента и детерминации, статистической надежности результатов регрессионного анализа с помощью F-критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 14.11.2011

  • Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.

    курс лекций, добавлен 16.05.2016

  • Формулировка и доказательство теоремы Гаусса-Маркова. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Понятие коэффициента детерминации. Построение доверительных интервалов по линейному уравнению регрессии и расчёт коэффициента вариации.

    контрольная работа, добавлен 28.07.2013

  • Оценка статистической значимости уравнения регрессии и ее параметров, с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции, установление мультиколлинеарных факторов. Результаты, оформление аналитической записки.

    контрольная работа, добавлен 10.03.2011

  • Составление 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 10.07.2016

  • Изучение 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

  • Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.

    презентация, добавлен 12.07.2015

  • Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.

    контрольная работа, добавлен 20.05.2012

  • Построение модели парной линейной регрессии, описывающей зависимость среднедушевых денежных расходов за месяц от среднемесячной начисленной заработной платы на человека. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Анализ средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 19.05.2012

  • Расчет уравнения парной линейной регрессии зависимости прибыли от производительности труда. Особенность вычисления обобщающего коэффициента эластичности. Калькуляция средней ошибки аппроксимации. Характеристика показателей корреляции и детерминации.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2015

  • Построение поля и расчёт линейного коэффициента корреляции. Построение линейного уравнения множественной регрессии и расчёт коэффициента множественной детерминации. Определение коэффициента автокорреляции первого порядка и построение уравнения тренда.

    контрольная работа, добавлен 04.02.2013

  • Характеристика 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 11.06.2014

  • Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.

    лабораторная работа, добавлен 02.01.2022

  • Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Построение поля корреляции, формулировка гипотезы о возможной форме и направлении связи. Расчет параметров парной линейной, степенной и линейно-логарифмической функций, а также параболы второго порядка. Построение уравнения регрессии и методы его решения.

    лабораторная работа, добавлен 25.03.2012

  • Определение 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 24.12.2011

  • Определение значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка значимости полученных коэффициентов. Построение модели на адекватность. Приведение уравнения к натуральному виду. Характеристика уравнений регрессии II порядка, среднее квадратическое.

    курсовая работа, добавлен 04.01.2018

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.