Содержание обобщенного метода наименьших квадратов и его геометрическая интерпретация
Исследование сущности обобщенного метода наименьших квадратов, который применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, обладающие не только свойством несмещенности, но и имеющие меньшие выборочные дисперсии. Типы математических моделей.
Подобные документы
Сущность, виды и причины безработицы в России. Построение модели парной регрессии. Определение показателя эластичности. Вычисления критерия Дарбина-Уотсона и индекса Ласпейреса. Исследование остатков с применением предпосылок метода наименьших квадратов.
дипломная работа, добавлен 18.06.2014Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Проверка значимости исходного предположения. Прогноз размера инвестиций и стоимости валового регионального продукта. Идентификация структурной модели. Использование двухшагового метода наименьших квадратов. Анализ значений для эндогенной переменной.
курсовая работа, добавлен 28.05.2016Основные принципы и методы построения линейных, нелинейных эконометрических моделей спроса, предложения. Трендовая модель экономической динамики. Использование для нахождения параметров модели либо метода наименьших квадратов, либо матричной записи.
контрольная работа, добавлен 13.06.2009Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.
дипломная работа, добавлен 30.10.2017Эконометрика как наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике. Методика расчета стандартных ошибок коэффициентов парной линейной регрессии. Эконометрический анализ при нарушении предпосылок метода наименьших квадратов.
учебное пособие, добавлен 04.06.2015Составление уравнения регрессии с применением метода наименьших квадратов. Оценка достоверности полученного уравнения с использованием корреляционного анализа. Расчет среднеквадратичного отклонения, коэффициентов парной детерминации и корреляции.
задача, добавлен 19.04.2017Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Определение 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 24.12.2011Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Основные 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 29.04.2014- 37. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Методы 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 13.01.2016Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018Определение зависимости товарооборота за месяц применением уравнений множественной регрессии, которая оцениваются методом наименьших квадратов. Расчет товарооборота по методу Крамера. Экономическая интерпретация используемых параметров уравнения.
контрольная работа, добавлен 23.03.2020Оценка 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 01.06.2020Временной ряд как совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Основные свойства коэффициента автокорреляции. Сущность метода наименьших квадратов. Расчет линейного уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Сущность метода наименьших затрат. Особенности применения методов линейного программирования для решения экстремальных задач в экономике. Решение транспортной задачи методом наименьших затрат.
курсовая работа, добавлен 22.06.2012Построение 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 07.10.2015Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.
лабораторная работа, добавлен 06.02.2015Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.
учебное пособие, добавлен 22.11.2012Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017Классификация 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 14.04.2015Расчет среднего отклонения и доверительного интервала для генерального среднего выручки. Нахождение методом наименьших квадратов уравнения прямой линии регрессии, построение графика корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей.
контрольная работа, добавлен 26.02.2010