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
Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 17.04.2010Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Поведение 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 15.03.2011Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.
учебное пособие, добавлен 06.10.2012Сущность метода наименьших квадратов (МНК). Функциональная, стохастическая и корреляционная связи. Инструментарий МНК: процедуры проверки гипотезы о существовании связи, подбора лучшей функциональной модели, определения параметров уравнения регрессии.
лекция, добавлен 29.09.2013Множественная регрессия как наиболее распространенный метод в эконометрике. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Сравнение влияния различных факторов на результат.
лекция, добавлен 25.04.2015Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.
лабораторная работа, добавлен 05.09.2013Исследование 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.
контрольная работа, добавлен 10.05.2011Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014Построение математической модели системы на основе экспериментально полученных в процессе её функционирования входных и выходных сигналов. Оценки по критериям наименьших квадратов, наименьших взвешенных квадратов, максимального правдоподобия и риска.
лабораторная работа, добавлен 16.12.2013Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Основные задачи регрессионного анализа. Использование обобщенного метода наименьших квадратов. Характеристика оценки коэффициентов автокорреляции, дисперсии и ковариации. Особенность тенденции роста рассеяния случайных отклонений и построения матрицы.
презентация, добавлен 18.01.2015Сущность 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 29.03.2018Этапы 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 10.02.2014Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.
лабораторная работа, добавлен 06.02.2015Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 03.01.2012Особенности прогнозирования спроса на товары длительного пользования. Метод математического моделирования. Использование метода наименьших квадратов для идентификации параметров системы. Применение моделей кривых роста в экономическом прогрессе.
дипломная работа, добавлен 30.10.2017Определение 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 02.10.2012Суть метода наименьших квадратов, его применение для оценки эконометрических уравнений. Вычисление вторых производных и проверка определенности матрицы Гессе. Построение доверительных интервалов в модели однофакторной регрессии с нормальными ошибками.
статья, добавлен 04.02.2014Базовые понятия и задачи эконометрики. Основные этапы эконометрических исследований. Применение интервальной оценки в практическом статистическом анализе. Расчет параметров нелинейных регрессионных моделей. Условия применения метода наименьших квадратов.
презентация, добавлен 12.05.2014Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Линейные и нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Анализ системы эконометрических уравнений. Характеристика структурной и приведенной форм. Суть автокорреляции уровней временного ряда.
лекция, добавлен 10.06.2014Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Определение коэффициентов линейного уравнения регрессии. Определение числа индивидуальных значений признака. Корреляционная зависимость и уравнение регрессии. Построение системы нормальных уравнений с использованием метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 24.12.2011