Парная нелинейная корреляционная зависимость в исследованиях экономических вопросов

Нелинейная корреляции для парного и множественного уравнений регрессии. Проверка их значимости. Оценка качества построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации. Интервальная оценка функции регрессии и её параметров. Метод наименьших квадратов.

Подобные документы

  • Содержание классической (парной и множественной), обобщенной моделей линейной регрессии, и методов наименьших квадратов. Анализ временных рядов и систем одновременных уравнений. Аспекты многомерной регрессии: мультиколлинеарность, частная корреляция.

    учебное пособие, добавлен 18.12.2015

  • Статистическая гипотеза о значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций. Регрессионные модели, нелинейные относительно как неизвестных параметров, так и включенных переменных.

    курсовая работа, добавлен 30.11.2014

  • Оценка выборочного коэффициента корреляции. Построение корреляционного поля. Уравнение линейной регрессии. Оценка тесноты корреляционной зависимости. Определение среднего квадратического отклонения. Статистическая значимость коэффициентов регрессии.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2014

  • Расчет параметров линейного, степенного, показательного уравнения парной регрессии. Использование показателей корреляции и детерминации. Оценка значимости уравнения регрессии в целом с использованием общего F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    задача, добавлен 16.05.2016

  • Модели парной и множественной регрессии. Аспекты множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, частная корреляция. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Обобщенный метод наименьших квадратов. Инструментальные переменные.

    учебное пособие, добавлен 12.09.2012

  • Анализ понятия "корреляционная зависимость". Определение границ интервалов и построение корреляционной таблицы. Построение корреляционного поля. Расчет моделей линейной, степенной и экспоненциальной регрессии. Построение уравнений парной регрессии.

    лабораторная работа, добавлен 15.10.2015

  • Рабочая гипотеза о связи факторов и поле корреляции. Расчет параметров линейной регрессии. Расчет параметров линейно-логарифмической функции. Линейно-логарифмическая регрессия и показатели корреляции. Коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.

    задача, добавлен 12.11.2011

  • Характер расположения точек в корреляционном поле. Построение моделей линейной регрессии для несгруппированных данных. Оценка надежности коэффициента корреляции, адекватности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации, его смысловое значение.

    лабораторная работа, добавлен 21.01.2015

  • Линейная и нелинейная регрессия. Корреляционно-регрессионный анализ в статистике. Уравнение и коэффициенты регрессии. Цели и задачи статистической информации. Адекватность моделей, построенных на основе уравнения регрессии. Законы и принципы статистики.

    контрольная работа, добавлен 06.11.2020

  • Взаимодействие новых технологий с экономикой. Исследования синергетических моделей управления социально-экономическими системами. Нелинейная динамика и уравнение регрессии. Взаимодействие новых технологий с экономикой, выступающей в виде внешней среды.

    реферат, добавлен 29.09.2010

  • Расчет корреляционной матрицы прибыли от экономической модели. Факторы мультиколинеарности. Параметры модели множественной регрессии. Оценка значимости коэффициента корреляции. Оценка уровня прибыли за счет каждого фактора по коэффициенту эластичности.

    контрольная работа, добавлен 17.03.2020

  • Гипотеза о гиперболической форме связи. Линейное уравнение регрессии. Определение средней ошибки аппроксимации. Доверительные интервалы прогноза. Расчет индексов корреляции и детерминации. Исчисление коэффициента эластичности и логарифмирование.

    контрольная работа, добавлен 18.03.2012

  • Регрессионные модели. Статистическая значимость коэффициента регрессии. Метод наименьших квадратов: шаговая структура. Линеаризация нелинейных моделей. Эконометрическое прогнозирование. Оценивание параметров линейных моделей, а также их верификация.

    методичка, добавлен 25.10.2012

  • Применение графического метода отображения связи между признаками генеральной совокупности. Расчет параметров уравнения линейной регрессии и коэффициента эластичности. Анализ дисперсии зависимой переменной. Интервальная оценка для коэффициента корреляции.

    контрольная работа, добавлен 26.04.2015

  • Параметры регрессионных зависимостей. Применение классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов для задач оценки рыночной стоимости. Основные условия минимизации суммы квадратов отклонений. Коэффициенты уравнения регрессии.

    статья, добавлен 02.11.2018

  • Рассмотрение понятия спецификации и параметризации уравнения регрессии. Оценка уравнения, анализ статической значимости коэффициентов множественной регрессии. Расчет доли объясненной дисперсии, проверка гипотезы о наличии автокорреляции остатков.

    контрольная работа, добавлен 05.03.2016

  • Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.

    лекция, добавлен 10.11.2017

  • Определение наилучшего варианта уравнения парной регрессии по значению коэффициента корреляции. Оценк адекватности уравнения регрессии. Составление таблицы корреляционно-регрессионного анализа. Зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.

    контрольная работа, добавлен 21.10.2017

  • Расчет остатков, остаточной суммы квадратов, дисперсии ошибок наблюдений и коэффициент детерминации для линейной регрессии. Определение статистики Дарбина-Уотсона, доверительных интервалов и проверка гипотезы о незначимости модели по критерию Фишера.

    задача, добавлен 14.09.2011

  • Оценка коэффициентов регрессии с использованием формул для расчета ковариации двух случайных величин и выборочной дисперсии. Построение регрессионной зависимости и ее экономическая интерпретация. Проверка оценки с помощью коэффициента детерминации.

    лабораторная работа, добавлен 11.05.2016

  • Понятие стохастической связи и использование способов парной корреляции для изучения ее зависимостей. Методика множественного корреляционного анализа: отбор исходной информации, сравнение частных коэффициентов, расчет регрессии и оценка результатов.

    реферат, добавлен 15.01.2011

  • Определение тесноты связи и оценка существенности уравнения регрессии. Виды нелинейных регрессионных моделей, расчет их параметров. Типовые задачи обработки статистических данных. Сущность математического описания связи. Параметры линейной регрессии.

    курсовая работа, добавлен 29.12.2011

  • Характеристика целей эконометрического моделирования. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Исследование особенностей системы эконометрических уравнений. Основные аспекты отбора факторов при построении уравнения множественной регрессии.

    курс лекций, добавлен 08.02.2015

  • Корреляция между экономическими показателями статистических данных по выборке из 50 наблюдений. Теоретическое уравнение множественной регрессии, адекватность построенной модели. Коэффициент детерминации, линейные коэффициенты корреляции, критерий Фишера.

    практическая работа, добавлен 08.10.2015

  • Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения показателей. Определение парного коэффициента линейной корреляции и порядок проверки его значимости. Нахождение и решение уравнения линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 10.03.2016

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.