Сущность двухшагового метода наименьших квадратов
Особенности 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.
Подобные документы
Адекватность математической модели и методы её построения, описывающие взаимосвязи между двумя случайными величинами с помощью регрессионных уравнений. Применение методов линейного программирования для моделирования и решения производственных задач.
практическая работа, добавлен 21.05.2017Анализ модели CAPM, демонстрирующей прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска. Оценка модели с помощью метода наименьших квадратов; коэффициент детерминации.
статья, добавлен 11.03.2018Изучение 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 04.02.2014Разработка 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 09.06.2014Прогнозирование численности населения с помощью методов скользящей средней, наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Построение графика потребления электроэнергии, определения сезонных колебаний и поквартальный прогноз объема потребления.
задача, добавлен 30.12.2010Ошибки статистического анализа данных, разбиение их на подгруппы на основании модальности распределения. Основные типы задач, решаемые с помощью метода статистической группировки. Проверка гипотезы о законе распределения. Проверка равенства дисперсий.
презентация, добавлен 17.04.2014Метод наименьших квадратов при оценке параметров линейной модели. Показатели разброса случайной величины, коэффициент детерминации, функция эластичности, гетероскедастичность и автокоррелированность ошибок в Гауссовском распределении и статистике Фишера.
контрольная работа, добавлен 28.07.2011Оценивание функции спроса для расчета оптимальной цены. Определение критерия правильности расчетов. Способы оценивания точности восстановления зависимости. Обработка данных опроса с помощью методов наименьших квадратов и степенной аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 18.09.2015Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 16.05.2016Приведение геометрической иллюстрации простой и ортогональной регрессии в пространстве переменных и наблюдений. Выведение формулы для дисперсии ошибки среднего и формулы оценки Вальда углового коэффициента регрессии. Оценка параметров систем уравнений.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Построение 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 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 28.04.2016- 88. Ошибка выборки
Изучение ошибок выборочного наблюдения, которые подразделяются на ошибки выборки (случайные), ошибки, вызванные отклонением от схемы отбора (неслучайные) и ошибки наблюдения. Расчет дисперсии и коэффициента корреляции по уравнению Лапласа-Гаусса.
контрольная работа, добавлен 03.12.2014 Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.
контрольная работа, добавлен 15.12.2012Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.
курсовая работа, добавлен 23.11.2013Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.
реферат, добавлен 31.03.2017Описание и примеры системы эконометрических уравнений. Характеристика основных методов оценки параметров эконометрических моделей множественной регрессии. Основные принципы моделирования временных рядов. Изменения характера тенденции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 17.10.2014Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Понятие экономических индексов, их классификация. Характеристика и взаимосвязь некоторых видов. Сущность выборочного наблюдения, его ошибки, особенности формирования и использования. Задачи и предпосылки применения корреляционно–регрессионного анализа.
реферат, добавлен 20.11.2009Подготовка статистической базы эконометрического исследования. Детерминированные и стохастические процессы. Модели дискретного выбора. Бинарные модели, прогнозирование. Иерархический кластерный анализ, производственная функция. Метод наименьших квадратов.
шпаргалка, добавлен 18.03.2016Исследование методов корреляционного и регрессионного анализов. Характеристика множественного и частного коэффициентов корреляции. Обоснование применения регрессионного моделирования. Обзор применения алгоритмов для интерпретации уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.08.2013Описание различных методов прогнозирования, которые используются при разработке стратегий развития строительной отрасли. Интуитивные и формализованные методы экономического прогнозирования. Методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания.
статья, добавлен 15.02.2019Главная особенность изменения уровней рядов динамики. Основная характеристика изучения развития социально-экономических процессов во времени. Определение параметров модели методом наименьших квадратов. Расчет коэффициента корреляции и детерминации.
контрольная работа, добавлен 13.10.2017Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 04.05.2011Построение и анализ макроэкономической производственной функции. Оценка параметров мультипликативной производственной функции методом наименьших квадратов. Масштаб и эффективность производства. Эластичность выпуска по капиталу ОПФ и трудовым ресурсам.
контрольная работа, добавлен 04.05.2014