Математическое моделирование как метод в оценке
Обзор статистической зависимости с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа. Изучение линейной и нелинейной регрессии. Прогнозирование временных рядов при построении эконометрической модели данных. Функции сложного процента денег.
Подобные документы
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 28.07.2013Понятие парной и множественной регрессии. Суть метода наименьших квадратов для линейной регрессионной модели. Определение коэффициентов корреляции и эластичности. Средняя ошибка аппроксимации. Виды временных рядов. Гетероскедастичность случайных ошибок.
контрольная работа, добавлен 08.02.2022Понятие статистической науки, место статистики среди других экономических и общественных наук. Изучение предмета и основных задач статистической науки. Исследование общих свойств статистических данных и методов их анализа в математической статистике.
курсовая работа, добавлен 17.08.2009Интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего; ARIMA – стандартизированная статистическая модель для прогнозирования и анализа временных рядов. Процесс идентификации, оценки и проверки модели на специфичных наборах данных (Бокса-Дженкинса).
статья, добавлен 19.12.2017Нахождение метода наименьших квадратов уравнения линейной регрессии, где признак: среднесписочное число работников магазина и сумма розничного товарооборота. Определение параметров зависимости. Применение коэффициента корреляции, его вычисление.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.04.2021Основные задачи анализа временных рядов. Стационарные временные ряды и их основные характеристики. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Исследование предложений на автомобиль Renault Duster на сайте auto.ru. Проверка данных на мультиколлинеарность. Выбор факторов для построения модели. Оценка уровня точности эконометрической модели. Исследование качества уравнения модели регрессии.
статья, добавлен 05.05.2019Описание 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 14.12.2015Результаты моделирования стоимости дачных (садовых) участков методами регрессионного анализа и методами, основанными на деревьях принятия решений. Проведение сравнительного анализа регрессионных моделей и моделей в форме деревьев принятия решений.
статья, добавлен 15.01.2021Параметры уравнения регрессии и корреляционного значения. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Расчет показателя тесноты связи и значимости коэффициента корреляции. Нахождение уравнения линейной регрессии из системы уравнений.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Определение зависимости среднедушевого потребления продукта от размера дохода и индекса цен. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка уравнения регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Прогнозирование эластичности спроса.
контрольная работа, добавлен 01.11.2015Оценка статистической значимости параметров регрессии. Прогнозирование чистого дохода и расчет доверительного интервала для коэффициентов регрессии и математического ожидания. Вычисление коэффициента детерминации, анализ наличия автокорреляции остатков.
контрольная работа, добавлен 20.05.2012Вычисление матрицы коэффициентов парной корреляции. Методы проведения регрессионного анализа. Определение величин для уравнений с известными факторами значения. Компьютерное моделирование кластерной принадлежности с помощью программ анализа данных.
реферат, добавлен 05.06.2014Определение 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 02.02.2014Модели стационарных и нестационарных временных рядов, идентификация изучения. Визуальное изучение графических представлений. Автокорреляционный анализ изучения зависимостей и спектральный анализ циклического поведения. Упрощённые статистические модели.
реферат, добавлен 19.12.2011Построение дерева проблем и дерева задач. Выбор метода прогнозирования затрат. Метод скользящей средней. Метод экспоненциального сглаживания. Изучение временных рядов. Применение метода экстраполяции. Расчет простого среднего значения показателя.
курсовая работа, добавлен 15.06.2013Определение динамики стоимости недвижимости при помощи корреляционно-регрессионного анализа. Ввод исходных данных и построение корреляционной матрицы. Поиск доверительных интервалов для коэффициентов уравнения регрессии. Расчёт коэффициента эластичности.
контрольная работа, добавлен 26.03.2014Методы анализа временных рядов, их структура и компоненты, модели экспоненциального сглаживания. Аддитивная и мультипликативная модели, детерминированная и случайная составляющая. Исследование и оценка возможности прогнозирования в программе Statistica.
курсовая работа, добавлен 13.11.2015Оценка 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 28.07.2020Основные типы эконометрических моделей и исходные данные для их построения. Оценка статистической значимости параметров линейной модели множественной и парной регрессии. Применение эконометрических моделей для прогнозирования, примеры их построения.
учебное пособие, добавлен 07.05.2015Эконометрика - базовая дисциплина экономического образования, ее основные составляющие. Сущности эконометрической модели, шесть этапов процесса моделирования. Зависимости между экономическими явлениями. Тип статистических данных для построения модели.
реферат, добавлен 25.04.2015Основные цели анализа двумерных данных. Линейный коэффициент корреляции. Анализ двумерной диаграммы рассеяния. Сущность линейного регрессионного анализа. Проверка надежности регрессионной модели. Прогнозирование среднего значения нового наблюдения.
лекция, добавлен 29.09.2013Составление экономико-математической модели оптимизации прибыли от инвестиций. Вычисление её промежуточных результатов по параметрам линейной модели. Изучение адекватности модели математического ожидания значений. Расчеты по адаптивной модели Брауна.
задача, добавлен 23.04.2013Анализ 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 19.09.2017