Регрессионный анализ как продуктивный метод исследования статистических данных
Рассмотрение спецификации моделей множественной регрессии, метода наименьших квадратов для стандартизованного уравнения. Отбор фактор-признаков и выбор уравнения регрессии. Методы вычисления параметров выбранного уравнения множественной регрессии.
Подобные документы
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 05.03.2016Построение моделей линейной регрессии для сгруппированных данных по методу наименьших квадратов и с использованием коэффициента линейной корреляции. Оценка надежности уравнения регрессии. Распределение статистической выборки в корреляционном поле.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Порядок построения линейного уравнения парной регрессии. Расчет коэффициента парной корреляции и ошибки аппроксимации. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 10.12.2013Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Выведение уравнения множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
презентация, добавлен 30.11.2016Линейная 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 06.11.2020Экономическая интерпретация коэффициента регрессии, порядок его расчета. Определение остаточной суммы квадратов и оценка дисперсию остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Построение графика регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.01.2014Овладение способами выбора модельного уравнения нелинейной регрессии. Рассмотрение характера расположения точек в корреляционном поле. Расчет параметров уравнения, проверка его надежности. Построение кривой нелинейной регрессии в системе координат.
лабораторная работа, добавлен 21.01.2015Оценка коэффициентов линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Расчет доверительных интервалов для теоретических коэффициентов регрессии. Оценка параметров модели с распределенным лагом. Определения коэффициентов, входящих в уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Методика определения значений описательных статистик. Понятие среднего арифметического нескольких чисел. Расчет парных и частных коэффициентов корреляции. Порядок составления и разрешения уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе.
контрольная работа, добавлен 20.05.2015Определение 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 29.12.2011Определение 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 21.10.2017Технология регрессионного анализа. Коэффициент линейной корреляции. Эмпирическое корреляционное отношение. Построение уравнения регрессии. Применение дисперсионного анализа для оценки качества уравнений регрессии. Коэффициент множественной детерминации.
лекция, добавлен 10.11.2017Использование графического метода для наглядного изображения формы связи между изучаемыми экономическими показателями. Линейная парная регрессия и метод наименьших квадратов. Оценка качества уравнения регрессии с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 09.09.2014Модели 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 12.09.2012Характеристика принципа конкретных количественных и качественных взаимосвязей экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов. Построение уравнения парной регрессии. Статистический анализ модели и оценка её качества.
лекция, добавлен 22.07.2014Содержание 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 18.12.2015Параметры уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера. Прогнозирование среднего значения показателя. Коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 14.01.2015Характеристика 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 08.02.2015Расчет 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 16.05.2016Построение линейной модели множественной регрессии, оценка адекватности построенного уравнения регрессии. Расчет стандартизованных коэффициентов модели. Распределение стран по кластерам, соотвествующим уровню жизни населения, построение диаграмм.
контрольная работа, добавлен 11.12.2019Характер 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 21.01.2015Определение параметров уравнения линейной регрессии, проверка их значимости с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии; оценка дисперсии остатков. Относительные ошибки аппроксимации прогнозных моделей.
контрольная работа, добавлен 18.09.2013Ранжирование факторов по степени их влияния на результат на основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности. Нахождение коэффициентов парной, частной, множественной корреляции, коэффициента множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 03.06.2015Параметры 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 02.11.2018Способы получения надежностных характеристик. Анализ употребления регрессионного анализа. Применение критерия Фишера для проверки гипотезы об адекватности. Определение значимости коэффициентов уравнения регрессии с использованием мерила Стьюдента.
лекция, добавлен 27.06.2015