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

  • Стохастическое моделирование хозяйственной деятельности. Статистическое исследование коммерческой деятельности. Проведение корреляционно-регрессионного анализа. Изучение типов зависимостей. Применение методов оценки, аппроксимации, наименьших квадратов.

    реферат, добавлен 16.01.2016

  • Разработка 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 09.06.2014

  • Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Построение точечной диаграммы рассеяния. Анализ системы линейных уравнений. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Оценка гипотезы о линейной корреляции. Составление квадратической, гиперболической, экспоненциальной моделей, связей между признаками.

    лабораторная работа, добавлен 05.05.2016

  • Особенности принятия решений в условиях неопределенности и риска с помощью методов: Парето, Вальда, Гурвица, Лапласса. Сущность способа средней полезности. Описание алгоритма построения прогнозной функции полиномиальным и методом наименьших квадратов.

    курсовая работа, добавлен 01.02.2014

  • Определение средней выручки продавцов. Расчет коэффициента корреляции. Построение графиков корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей. Расчет системы уравнений для теоретической линии регрессии методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2016

  • Разработка декомпозиционных вероятностно-детерминированных математических моделей. Использование алгоритма обобщенного метода Бокса-Дженкинса. Применение трендового или декомпозиционного подходов к прогнозированию нестационарных временных рядов.

    статья, добавлен 27.07.2016

  • 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 21.05.2017

  • Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.

    контрольная работа, добавлен 05.02.2016

  • Разработка эконометрической модели в пакете Econometric Views. Расчет модели множественной регессии для всей совокупности независимых факторов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности и детерминации. Анализ характера остатков.

    курсовая работа, добавлен 04.12.2013

  • Суть первичного рынка жилой недвижимости Волгограда. Анализ методик, влияющих на создание стоимости квартир на основе линейных и нелинейных моделей множественной регрессии, полученных методом наименьших квадратов и с использованием квантильной регрессии.

    статья, добавлен 03.12.2018

  • Принципы использования алгоритмов вычисления оценок для решения задач распознавания. Свойства произвольной функции по методу наименьших квадратов для разных видов уравнений множественной регрессии. Косвенный МНК и его значение для линейной функции.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2014

  • Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2013

  • Сущность регрессионного анализа. Методы определения вида регрессионных уравнений и их параметров, наименьших квадратов. График изменения видового числа древостоя ели в зависимости от средней высоты. Регрессия длины корней на длину стволиков всходов сосны.

    контрольная работа, добавлен 29.03.2018

  • Прогнозирование 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 30.12.2010

  • Метод 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 28.07.2011

  • Системы эконометрических уравнений. Суть идентификации - единственности соответствия между приведенной и структурной формой модели. Оценка параметров структурной модели. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Модель протекционизма Сальвадора.

    курсовая работа, добавлен 25.09.2011

  • 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 15.12.2012

  • Подготовка статистической базы эконометрического исследования. Детерминированные и стохастические процессы. Модели дискретного выбора. Бинарные модели, прогнозирование. Иерархический кластерный анализ, производственная функция. Метод наименьших квадратов.

    шпаргалка, добавлен 18.03.2016

  • Определение 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 26.04.2013

  • Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.

    лекция, добавлен 15.03.2011

  • Определение полиномиальной аппроксимации для линейной, гиперболической и параболической регрессий. Применение функции невязки для решения задачи регрессионного анализа методом наименьших квадратов. Компьютерная реализация полиномиальной аппроксимации.

    лабораторная работа, добавлен 02.10.2012

  • Статистические и математические функции Excel: модели линейной регрессии с двумя коэффициентами, полиномиальная регрессия. Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов. Дисконтированный период окупаемости.

    контрольная работа, добавлен 10.11.2012

  • Этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков. Составляющие временного ряда.

    курс лекций, добавлен 10.02.2014

  • Главная 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 13.10.2017

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.