Многофакторная регрессия: основные понятия
Описание и понимание взаимосвязи в факторном анализе. Прогнозирование и предсказание нового наблюдения. Регулирование и управление процессом. Входные данные для множественной регрессии. Результаты многомерной совокупности регрессионного анализа.
Подобные документы
Принципы выдвижения рабочей гипотезы о содержании и характере регрессии. Формульное выражение наименьших квадратов. Возможные расхождения теоретических и расчетных критериев детерминации. Интерпретация коэффициентов для решения уравнений регрессии.
лекция, добавлен 10.10.2014Основные понятия математической статистики. Оценка параметров, проверка гипотез и основы регрессионного анализа. Точечное и интегральное оценивание и их эффективность. Критерии согласия и линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Теорема Пирсона.
курс лекций, добавлен 03.07.2013Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и ошибки аппроксимации. Определение значимости параметров регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа, добавлен 27.04.2017Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Предмет линейного регрессионного анализа. Особенности однофакторного дисперсионного анализа. Уравнение выборочной линейной регрессии. Выборочное значение статистики.
курсовая работа, добавлен 22.10.2017Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Построение линейного уравнения парной регрессии. Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов. Расчёт ошибки прогноза кредитов. Использование критериев Фишера и Стьюдента при оценке статистической значимости параметров регрессии и корреляции.
контрольная работа, добавлен 09.06.2015Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.
краткое изложение, добавлен 17.03.2015Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Метод экспоненциального сглаживания. Предсказание структуры денежного потока на основе структуры текущих денежных потоков. Понятие прогнозирования, предсказания. Экстраполирование и интерполирование.
контрольная работа, добавлен 27.05.2013Вычисление коэффициентов регрессии и выявление тенденции развития процессов. Обработка табличных данных. Отчет кредитной организации о прибыли, убытка. Корреляционный анализ. Парная и множественная регрессии. Решение математических задач средствами Excel.
контрольная работа, добавлен 05.06.2022История развития и современное понимание статистики. Характеристика видов причинно-следственных связей. Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа на примере взаимосвязи капитала и работающих активов 32 банков.
курсовая работа, добавлен 29.07.2010Применение классической модели регрессии для анализа однородных объектов. Разделение территории на зоны, определение административных границ. Использование методов движущегося окна, фиксированных и адаптивных ядер при вычислении весовых коэффициентов.
статья, добавлен 24.02.2019Описание построения графиков фактических значений и линии регрессии. Определение коэффициента детерминации, использование математического пакета MathCAD и Excel. Вычисление направления и тесноты связи, расчет линейного коэффициента парной корреляции.
контрольная работа, добавлен 30.09.2018Математическое моделирование облака рассеяния. Исследование нелинейной корреляции. Составление матрицы планирования для четырех факторов. Нахождение коэффициентов регрессионного уравнения для данной матрицы. Определение значимости коэффициентов регрессии.
лабораторная работа, добавлен 06.10.2016Общая характеристика графика модели парной регрессии. Знакомство с наиболее важными этапами расчета коэффициента детерминации. Рассмотрение основных способов построения степенной модели парной регрессии. Особенности проведения корреляционного анализа.
статья, добавлен 27.12.2020Характеристика понятия и сущности методики оценки параметров распределения, проверки гипотез, изучение системы случайных величин: корреляции, регрессии. Анализ особенностей статистического оценивания. Характеристика выборочного коэффициента корреляции.
курсовая работа, добавлен 21.09.2017Сущность и типы уравнения регрессии как формулы статистической связи между переменными. Теоретическая и прямая линии регрессии, проверка адекватности уравнения регрессии. Оценка значимости парного коэффициента корреляции и коэффициент детерминации.
контрольная работа, добавлен 26.06.2014Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Однофакторный дисперсионный анализ. Построение диаграммы рассеяния и нанесение на нее уравнения регрессии. Особенности применения однофакторного дисперсионного анализа.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Построение модели парной, линейной и нелинейной регрессии в эконометрике. Сущность нелинейных уравнений. Определение параметров в моделях парной регрессии. Характеристика метода наименьших квадратов. Понятие коэффициента детерминации и корреляции.
доклад, добавлен 19.11.2012Построение уравнения линейной регрессии. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Анализ качества построенной модели, с помощью показателей корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации. Надежность результатов моделирования.
контрольная работа, добавлен 23.05.2021Определение многомерной системы, используемое в теории управления. Рассмотрение общей структуры типичной одномерной системы на примере управления скоростью вращения электродвигателя. Описание математических моделей в частотной и временной области.
лекция, добавлен 23.07.2015Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление коэффициента детерминации и средняя относительная ошибка аппроксимации. Вывод о качестве модели. Классификация уравнения не линейной регрессии: гиперболической, степенной, показательной.
контрольная работа, добавлен 12.01.2015Методы и стадии экономико-статистического исследования. Виды средних величин и дисперсии. Понятие и свойства моды и медианы. Абсолютные и средние показатели вариации. Определение оптимальной численности выборки. Вычисление параметров уравнения регрессии.
шпаргалка, добавлен 11.01.2015Основные положения и принципы страхования. Исследование динамики и структуры рынка российского автострахования Каско. Моделирование и прогнозирование динамики временного ряда суммарных страховых премий. Особенности построения моделей панельной регрессии.
дипломная работа, добавлен 11.08.2020Генеральная и выборочная совокупности, формы представления эмпирических распределений. Статистический анализ выборочных совокупностей, необходимых для решения ряда задач в области физической культуры и спорта. Пример исследования корреляции и регрессии.
методичка, добавлен 09.06.2014Временные ряды и их исследования. Методы анализа временных рядов: метод Гусеница, основные направления его использования, сравнение его с другими методами (автоагрессия, разложение Фурье, Параметрическая регрессия). Описание метода, теоретические аспекты.
курсовая работа, добавлен 29.05.2014