Построение регрессионной модели в условиях гетероскедастичности и гомоскедастичности

Регрессионная модель как функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Гетероскедастичность — понятие прикладной статистики, означающее неоднородность наблюдений. Гомогенность дисперсии случайной ошибки.

Подобные документы

  • Операторы преобразования переменных. Модель системы управления и их построение. Особенности структурных моделей систем управления. Линейные модели и характеристики систем управления. Построение временных характеристик. Обратное преобразование Лапласа.

    реферат, добавлен 08.03.2014

  • Построение модели зависимости суммы выдаваемых кредитов физическим лицам от денежных доходов населения и ставки рефинансирования. Выявление гетероскедастичности посредством тестов Голдфелда-Квандта и Глейзера, сравнительный анализ полученных результатов.

    контрольная работа, добавлен 01.05.2016

  • Общее понятие модели и раскрытие сущности моделирования экономических систем и процессов. Изучение метода линейного преобразования и порядка моделирования случайных величин. Построение модели баланса производства и распределения продукции предприятия.

    курсовая работа, добавлен 23.04.2013

  • Особенности построения эконометрической модели зависимости одной переменной от двух или более независимых переменных. Суть графического метода проверки гипотезы о причинно-следственной связи, сравнение результатов тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера.

    курсовая работа, добавлен 29.08.2013

  • Подготовка данных и построение модели. Корреляционный анализ экономических показателей. Расчёт частных и множественных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность.

    курсовая работа, добавлен 16.01.2016

  • Выбор факторов, влияющих на производительность труда. Рассмотрение линейной зависимости. Использование критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов регрессии и стандартных отклонений. Проверка адекватности модели. Проверка теоретического уравнения.

    контрольная работа, добавлен 13.05.2009

  • Изучение характеристик модели (коэффициента корреляции, коэффициента детерминации, остатков, значимости F-критерия Фишера). Рассмотрение экономической интерпретации коэффициентов модели. Использование расчета показателя относительной ошибки аппроксимации.

    задача, добавлен 15.04.2014

  • Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.

    лабораторная работа, добавлен 18.09.2012

  • Проверка адекватности, проведение точечного, интервального расчета и построение факторной экономической модели. Математическая запись линейной статистической зависимости модели. Порядок проведения регрессионного и дисперсного анализа построенного шаблона.

    контрольная работа, добавлен 16.01.2013

  • Определение 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 26.09.2017

  • Построение классической линейной регрессионной модели. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации, средней относительной ошибки аппроксимации. Условия Гаусса-Маркова. Распределение случайного члена.

    контрольная работа, добавлен 10.01.2013

  • Изучение роста валового внутреннего продукта, его прогнозирование. Построение регрессионной модели. Отбор факторов, проведение корреляционного анализа и построение прогноза на основе модели. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.

    курсовая работа, добавлен 27.11.2016

  • Оценка точности модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Расчет прогнозных значений экономического показателя. Зависимость между компонентами тренд – сезонный временный ряд. Расчет процентов с точным числом дней ссуды.

    контрольная работа, добавлен 03.12.2013

  • Определение результирующей и объясняющей переменных. Выяснение формы и направления связи между результативным и факторным признаком. Информационные технологии эконометрических исследований. Множественная регрессионная модель. Модели временных рядов.

    контрольная работа, добавлен 24.01.2017

  • 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

  • Проблемы эконометрического моделирования. Физический смысл коэффициента детерминации в эконометрической линейной модели связи двух переменных. Гетероскедастичность и автокоррелированность ошибок. Функция эластичности в линейной эконометрической модели.

    контрольная работа, добавлен 23.12.2014

  • Построение статистического ряда, группирование выборки. Построение гистограммы, кумуляты. Проверка гипотезы о нормальном законе распределения случайной величины X по критерию Пирсона. Выборочное среднее, коэффициент линейной вариации, асимметрия, эксцесс.

    контрольная работа, добавлен 11.06.2016

  • Понятие о регрессионной зависимости и коэффициенте детерминации. Построение трендов и получение прогнозных значений на основе регрессионного анализа. Порядок проведения корреляционного анализа средствами Excel. Особенности исследования временных рядов.

    курсовая работа, добавлен 15.12.2013

  • Освоение методов математической обработки результатов исследования свойств различных материалов и изделий из них. Построение уравнения регрессии по данным однофакторного эксперимента. Способы проверки качества разработанной статистической модели.

    лабораторная работа, добавлен 15.03.2016

  • Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП и капиталом. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП, капитала и числа занятых, прогноз по этим моделям. Эконометрическая модель с использованием метода наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 01.11.2012

  • Расчёт математического ожидания и дисперсии выходной характеристики. Блочные иерархические модели процессов функционирования систем. Особенности реализации процессов с использованием Q-схем. Построение гистограмм и внедрение моделирующих алгоритмов.

    лекция, добавлен 18.10.2013

  • Этапы развития математической статистики. Спектральный анализ временных рядов. Построение и исследование оценок спектральных плотностей стационарных случайных процессов. Ковариационная функция случайного процесса, оценка математического ожидания.

    курсовая работа, добавлен 16.08.2011

  • Основные понятия эконометрики, теории вероятностей и математической статистики. Модель множественной линейной регрессии. Временные ряды. гетероскедастичность и автокоррелированность. Системы одновременных уравнений, особенности их структуры и формы.

    курс лекций, добавлен 10.12.2014

  • 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 15.12.2012

  • Отбор главных факторов, определяющих производительность труда и оценка степени их влияния на ее уровень. Проверка теста Фаррара-Глоубера на мультиколлинеарность факторов. Отбор факторов методом исключения из модели статистически незначимых переменных.

    статья, добавлен 06.05.2019

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.