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
Построение крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную и инвестиционную функцию. Понятие эконометрических моделей и уравнений и проблемы идентификации.
контрольная работа, добавлен 24.09.2014Зависимость формирования стоимости 1 м^2 на вторичном рынке жилой недвижимости РФ от динамики среднедушевых доходов РФ и ставки рефинансирования. Анализ достоверности коэффициентов построенной модели. Статистическая достоверность регрессионной модели.
реферат, добавлен 11.01.2017Вычисление 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 21.12.2013Использование экономических функций в повседневной жизни аналитиками и руководителями. Анализ модели бюджетной эффективности регионов России. Трансформация эффективного фронта на различных сечениях. Построение функции оценки деятельности сложного объекта.
презентация, добавлен 24.12.2015Построение факторной модели, описывающей зависимость между заболеваемостью и загрязнением атмосферного воздуха и водопроводной воды в Атырауской области Казахстана. Статистические результаты исследования медико-демографической ситуации в регионе.
статья, добавлен 06.05.2016Экономико-математическая модель межотраслевого баланса. Построение экономико-математической модели задачи и ее решение графическим методом. Построение линейной модели, оценка ее адекватности и точности. График последних циклов изменения запаса товара.
контрольная работа, добавлен 22.04.2013Адекватность 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 21.05.2017Получение математической модели по данным пассивного эксперимента. Оценка точности экспериментальных данных. Расчет выборочного математического ожидания и дисперсии для каждого эксперимента. Оценка однородности выборочных дисперсий по критерию Фишера.
курсовая работа, добавлен 16.11.2014Построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов оценки их параметров по статистическим данным и анализ свойств. Прогнозирование на уровне предприятий. Построение точечных прогнозов на основе регрессионной модели.
методичка, добавлен 03.11.2014Построение однофакторной производственной функции накладных расходов. Общая характеристика достоверности моделей. Линейная зависимость между одним показателем и несколькими факторами. Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции.
контрольная работа, добавлен 22.02.2014Способы сведения нелинейных моделей к линейным. Модели линейные по параметрам и нелинейные по переменным. Построение регрессионной модели, численные методы, линеаризация моделей. Эластичность и логарифмические модели. Возмущение в нелинейных моделях.
презентация, добавлен 20.01.2015Освоение навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур построения и анализа моделей в процессе решения прикладной задачи. Исследование по линейной производственной модели путевой машинной станции.
курсовая работа, добавлен 14.04.2020Понятия случайной выборки, временного ряда и выборочной дисперсии. Критерии серий, "поворотных" точек, Кендалла, согласия. Математическое ожидание случайной величины. Выборочный коэффициент асимметрии. Определение отклонения от нормальности распределения.
лекция, добавлен 29.10.2013Кодирование факторного пространства. Особенности составления матрицы планирования эксперимента, составления программы. Вычисление коэффициентов регрессионной модели. Расчет статистических характеристик. Оценка адекватности математической модели.
контрольная работа, добавлен 28.11.2016Понятие сетевой модели планирования и управления. Сетевая модель как экономико-компьютерная модель для реализации проекта. Граф - совокупность двух конечных множеств. Сетевое планирование в условиях неопределенности. Этапы построения сетевой модели.
контрольная работа, добавлен 05.08.2010Эконометрические модели, описываемые системой регрессионных уравнений и тождеств, которые не содержат подлежащих оценке параметров модели, не включая случайной составляющей. Модель спроса и предложения. Одновременная оценка регрессионных уравнений.
контрольная работа, добавлен 16.04.2014Выбор выходного параметра и факторов для многофакторного технологического эксперимента. Построение математической модели, описывающей зависимость отклика системы от набора входных факторов. Оценка адекватности построенной модели исходным данным.
контрольная работа, добавлен 09.12.2015Оптимальная иммунносетевая модель интеллектуальной системы анализа многомерных данных и прогнозирования рисков сложных инвестиционных проектов для управления в процессе их реализации. Универсальность в отношении видов проектов и объёмов финансирования.
статья, добавлен 27.09.2016Классификация систем по степени сложности и обусловленности действия. Составление анкеты для получения экспертных оценок. Построение дерева целей. Применение метода экспортных оценок. Процедура многомерного выбора. Оценка сложных систем в условиях риска.
контрольная работа, добавлен 27.10.2013Определение числа контролеров-кассиров в магазине самообслуживания, при котором суммарные потери будут минимальными. Разработка плана заказа на товары для обеспечения оптимального соотношения между их продажей. Построение сетевой модели комплекса работ.
контрольная работа, добавлен 22.12.2011Сборник заданий и примеры их решения в рамках изучение курса стохастического анализа студентами ВУЗа. Построение графиков плотности распределения случайной величины с заданными параметрами. Расчет ее вероятности, математического ожидания и дисперсии.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Построение поля корелляции модели динамики роста объема продаж. Оценка значимости коэффициентов регрессии, корелляции, детерминации и эластичности. Определение средней относительной ошибки аппроксимации. Построение графика функции в MS Exel и его анализ.
контрольная работа, добавлен 09.08.2010Линейная регрессионная модели. Парная регрессия. Дисперсионный анализ. Эластичность. Изучение качества регрессии Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Показательная модель.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008- 74. 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 Разработка метода и алгоритма формирования модели многопараметрической системы на базе параллельного генетического алгоритма. Определение лучших значений показателей концепции при изменении входных признаков на основе нелинейной регрессионной модели.
автореферат, добавлен 28.03.2018