Построение линейных и нелинейных моделей. Системы одновременных уравнений

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.

Подобные документы

  • Методы 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 13.01.2016

  • Определение 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 02.02.2014

  • Суть первичного рынка жилой недвижимости Волгограда. Анализ методик, влияющих на создание стоимости квартир на основе линейных и нелинейных моделей множественной регрессии, полученных методом наименьших квадратов и с использованием квантильной регрессии.

    статья, добавлен 03.12.2018

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2013

  • Описание регрессионных моделей. Вычисление параметров линейного уравнения регрессии. Выражение соотношения между социально-экономическими процессами с помощью нелинейной регрессии. Статистические проверки параметров регрессии и показателей корреляции.

    курсовая работа, добавлен 14.12.2015

  • Расчет параметров уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии. Оценка средней ошибки аппроксимации качества уравнений. Оценка статистической надежности результатов моделирования.

    контрольная работа, добавлен 16.05.2016

  • Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов. Проверка независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычисление коэффициента детерминации. Построение степенной модели.

    контрольная работа, добавлен 23.11.2011

  • Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.

    контрольная работа, добавлен 16.04.2015

  • Построение модели парной линейной регрессии, описывающей зависимость среднедушевых денежных расходов за месяц от среднемесячной начисленной заработной платы на человека. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Анализ средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа, добавлен 19.05.2012

  • 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 29.04.2013

  • Предмет и задачи эконометрического моделирования. Построение парных и множественных регрессионных моделей экономических процессов. Анализ модели множественной линейной регрессии. Характеристика особенностей эконометрических моделей интегрированного типа.

    методичка, добавлен 14.05.2017

  • Определение и матричное представление линейной регрессии. Этапы проверки качества регрессионных моделей. Характеристика коэффициента детерминации, его основные свойства и расчётная формула. Определение скорректированного коэффициента детерминации.

    курсовая работа, добавлен 14.12.2012

  • Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 04.05.2011

  • Определение значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка значимости полученных коэффициентов. Построение модели на адекватность. Приведение уравнения к натуральному виду. Характеристика уравнений регрессии II порядка, среднее квадратическое.

    курсовая работа, добавлен 04.01.2018

  • 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

  • Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2017

  • Определение 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

  • Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Парная 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

  • Построение точечной диаграммы рассеяния. Анализ системы линейных уравнений. Вычисление средней ошибки аппроксимации. Оценка гипотезы о линейной корреляции. Составление квадратической, гиперболической, экспоненциальной моделей, связей между признаками.

    лабораторная работа, добавлен 05.05.2016

  • Принципы использования алгоритмов вычисления оценок для решения задач распознавания. Свойства произвольной функции по методу наименьших квадратов для разных видов уравнений множественной регрессии. Косвенный МНК и его значение для линейной функции.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2014

  • Расчет параметров уравнений линейной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной и гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Анализ параметров уравнения регрессии, критерий Стьюдента.

    контрольная работа, добавлен 27.03.2017

  • Главная особенность двухшагового и косвенного методов наименьших квадратов в моделировании. Анализ получения состоятельных оценок и параметров моделей из линейных одновременных уравнений. Основная характеристика проблемы идентификации уравновешивания.

    презентация, добавлен 18.01.2015

  • Построение диаграммы рассеяния линейной парной регрессии. Проверка наличия тренда в заданных значениях прибыли фирмы. Расчет выборочного коэффициента корреляции. Оценка дисперсии случайной составляющей эконометрической модели. Прогноз величины прибыли.

    контрольная работа, добавлен 05.12.2016

  • Классы нелинейных регрессий. Корреляция для нелинейной регрессии, последовательность теста Бокса-Кокса. Коэффициент эластичности как характеристика силы связи фактора с результатом. Построение уравнения линейной регрессии и квадратичной зависимости.

    контрольная работа, добавлен 28.07.2013

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.