Метод наименьших квадратов
Базовый метод регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров моделей по выборочным данным: история, свойства оценок. Парная линейная регрессия; взвешенный метод наименьших квадратов; авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
Подобные документы
Расчет 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 26.02.2010Информация, характеризующая зависимость выпуска продукции от объема капиталовложений по предприятиям легкой промышленности региона. Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов.
контрольная работа, добавлен 20.04.2015Рассмотрение особенностей методологии выбора факторов при построении эконометрической модели. Изучение процесса расчета коэффициентов многофакторных эконометрических моделей при помощи метода наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности.
презентация, добавлен 04.04.2023Главная 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 13.10.2017Построение и анализ макроэкономической производственной функции. Оценка параметров мультипликативной производственной функции методом наименьших квадратов. Масштаб и эффективность производства. Эластичность выпуска по капиталу ОПФ и трудовым ресурсам.
контрольная работа, добавлен 04.05.2014Построение однофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость двух переменных. Влияние безработицы на уровень зарплаты в стране. Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной регрессий.
лабораторная работа, добавлен 28.06.2017Показаны порядок и принципы принятия стратегического решения. Рассмотрены методы прогнозирования отчетности. Приведен пример применения метода наименьших квадратов для принятия стратегических решений. Построена диаграмма рассеивания по исходным данным.
статья, добавлен 15.02.2020Особенности 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 01.02.2014Новый метод представления экспертных знаний об исходных параметрах моделей интеллектуальных систем поддержки принятия решений и их использования для получения результирующих показателей моделей. Процедуры агрегирования оценок одноименных параметров.
статья, добавлен 16.01.2018Моделирование 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 05.12.2016Расчет параметров линейного уравнения регрессии. Особенность определения коэффициента парной корреляции. Статистическая значимость регрессионных и корреляционных величин и оценка их адекватности. Подсчет точечного и интервального прогноза прибыли.
контрольная работа, добавлен 13.06.2017Решение непараметрической задачи восстановления зависимости, которая описывается суммой линейного тренда и периодической функции с известным периодом. Асимптотические распределения параметров и трендовой составляющей, построение интервального прогноза.
статья, добавлен 29.04.2017Определение и задачи кластерного анализа. Иерархические агломеративные методы: метод полных связей, метод максимального локального расстояния, метод Ворда, центроидный метод. Способы построения дендограмм. Критерий принятия решения о числе кластеров.
реферат, добавлен 10.01.2011Особенности имитационного моделирования, решение задач с помощью обратных функций. Описание метода обратных функций, вероятность работы системы на промежутке времени. Характеристика метода Крамера, применение и специфика метода наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 24.09.2018Порядок вычисления параметров и построения поля корреляции и эмпирической линии регрессии. Расчет значимости коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента, определение доверительных интервалов, коэффициентов детерминации и корреляции.
контрольная работа, добавлен 27.09.2011Решение задачи с помощью пакета Excel. Параметры уравнения линейной зависимости. Таблица дисперсионного анализа, коэффициенты детерминации. Средняя ошибка аппроксимации. Оценка значимости коэффициента корреляции и регрессии с помощью критерия Стьюдента.
контрольная работа, добавлен 11.10.2012Проверка 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 28.05.2016Система взаимосвязанных аналитических показателей. Метод сравнения в экономическом анализе. Построение аналитических таблиц. Графический способ экономического анализа. Прием детализации, методы экспертных оценок и ситуационного анализа и прогнозирования.
курсовая работа, добавлен 27.02.2010Построение 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 15.12.2012Линейная 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 21.08.2008Анализ модели CAPM, демонстрирующей прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска. Оценка модели с помощью метода наименьших квадратов; коэффициент детерминации.
статья, добавлен 11.03.2018Прогнозирование 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 30.12.2010Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.
презентация, добавлен 09.11.2013Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.
контрольная работа, добавлен 04.02.2014Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.
методичка, добавлен 16.05.2016