Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности
Основные 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.
Подобные документы
- 101. Основы эконометрики
Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.
контрольная работа, добавлен 05.02.2016 Методы и модели регрессионного анализа. Переменные регрессии, классическая и обобщенная линейная модели. Системы эконометрических уравнений. Анализ временных рядов и факторы, влияющие на значения элементов ряда. Алгоритмические методы сглаживания.
курс лекций, добавлен 10.02.2016Возникновение и применения метода построения деревьев решений. Основные существующие алгоритмы и решаемые ими задачи. Существующие статистические методы, применяемые для решения тех же задач. Категориальная бинарная и небинарная целевая переменная.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Оценка связи порядковых переменных с помощью непараметрических ранговых коэффициентов Спирмена и Кендалла. Модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Оценка дисперсии независимой переменной. Сложение временных рядов.
статья, добавлен 28.07.2020Показаны 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 15.02.2020Парная регрессия и корреляция. Типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными. Построенные модели по индексу детерминации и средней ошибке аппроксимации. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
курс лекций, добавлен 10.04.2010Методика вычисления величины равновеликого интервала. Исследование тесноты связи между статистическими показателями количества сверхурочных работ при помощи коэффициента Спирмена. Алгоритм определения эмпирической и теоретической регрессионных линий.
контрольная работа, добавлен 19.12.2014Регрессионное уравнение, эмпирический анализ данных. Выбор коэффициентов регрессионной прямой. Интегральная мера близости. Система нормальных уравнений. Интерпретация уравнения регрессии, среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.
презентация, добавлен 12.07.2015Анализ методов обработки матрицы экономических данных. Рассмотрение функциональной и статистической зависимостей между факторами. Определение зависимостей, описываемых с помощью корреляционной связи. Постановка и решение задачи регрессионного анализа.
лекция, добавлен 19.09.2017Предмет и методы эконометрики. Абстрактные модели рыночной экономики. Модели частотного анализа. Коэффициенты корреляции рангов Спирмена, Кендалла, коэффициент Фехнера. Корреляционно-регрессионный анализ. Использование пакетов прикладных программ.
контрольная работа, добавлен 14.12.2011Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 14.06.2011Описание проверки гипотезы относительно параметров регрессионного уравнения. Определение несмешенности, состоятельности и эффективности параметров регрессионного уравнения. Использование гистограммы Колмогрова-Смирнова, проверка гетероскедантичности.
контрольная работа, добавлен 24.06.2016Прикладные эконометрические модели зарубежных стран. Методы прогнозирования и планирования. Экстраполяция на основе среднего значения временного ряда. Сущность корреляционно-регрессионного анализа. Расчет коэффициента парной корреляции знаков Фехнера.
курсовая работа, добавлен 25.09.2017Линейная 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 21.08.2008Определение 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 02.10.2012Этапы 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 10.02.2014- 117. Оценка товарооборота
Определение зависимости товарооборота за месяц применением уравнений множественной регрессии, которая оцениваются методом наименьших квадратов. Расчет товарооборота по методу Крамера. Экономическая интерпретация используемых параметров уравнения.
контрольная работа, добавлен 23.03.2020 Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Расчет коэффициента корреляции для определения тесноты связи между исследуемыми признаками.
задача, добавлен 25.03.2020Оценка коэффициента линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Модель кейнсианского типа. Определение эмпирических коэффициентов регрессии и корреляции в случае линейной модели регрессии. Решение системы нормальных уравнений по формулам Крамера.
контрольная работа, добавлен 19.10.2013- 120. Основы эконометрики
Определение и характеристика сущности парной регрессии и корреляции. Изучение примеров гетероскедастичности. Ознакомление с традиционном методом наименьших квадратов для многомерной регрессии. Рассмотрение критических значений критерия Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017 Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.
контрольная работа, добавлен 29.04.2013Построение 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 28.06.2017- 123. Линейная регрессия
Основные элементы эконометрической модели. Спецификация модели парной линейной регрессии. Основные предположения регрессионного анализа. Коэффициенты детерминации и парной корреляции. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 27.12.2016 Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Изучение величины, выражающей зависимость среднего значения случайной величины от значений случайной величины. Проведение исследования сущности и цели регрессионного анализа. Определение коэффициентов линейного уравнения множественной регрессии.
презентация, добавлен 07.10.2020