Множественная регрессия и корреляция
Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.
Подобные документы
Проверка статистической гипотезы значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций, процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение полулогарифмической функции.
курсовая работа, добавлен 19.03.2015Статистические 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 14.06.2011Выражение нелинейных соотношений между экономическими явлениями с помощью соответствующих нелинейных функций. Применение степенной функции в определении соотношений между явлениями. Спецификация модели. Отбор факторов построения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 06.11.2014Параметры 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 15.05.2017Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей в экономическом анализе. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляция, оценка их существенности. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 28.02.2013Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2012Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии. Определение коэффициентов автокорреляции уровней ряда первого и второго порядка.
контрольная работа, добавлен 16.04.2020Понятие 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 08.02.2022Влияние мультиколлинеарности на коэффициенты регрессии, средства для ее смягчения. Зависимость от выборочного отклонения и объединение коррелированных переменных в одну. Устранение мультиколлинеарности при использовании дополнительной информации.
презентация, добавлен 20.01.2015Построение однофакторной и двухфакторной моделей регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по моделям с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, эластичности и установление степени линейной связи между переменными.
практическая работа, добавлен 16.05.2013Составление уравнения линейной регрессии с использованием матричного метода. Нахождение параметров нормального распределения для статистик и числовых значений переменных. Расчет коэффициента детерминации и оценка качества выбранного уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 10.07.2016Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и оценка статистической значимости коэффициентов корреляции. Связь цены квартиры с ее площадью. Уравнение множественной и линейной парной регрессии, детерминации, F-критерий Фишера, коэффициент эластичности.
контрольная работа, добавлен 13.05.2014Классы 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 28.07.2013Изучение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Проверка выполнения предпосылок МНК. Вычисление дисперсий случайных величин. Свойства коэффициентов регрессии. Критерий поворотных точек. Парный коэффициент корреляции.
контрольная работа, добавлен 04.02.2014- 65. Математическое моделирование стоимости квартир на первичном рынке недвижимости города Волгограда
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 Оценка 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 19.10.2013Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 30.01.2013Оценка и расчёт значимости коэффициентов уравнения множественной регрессии и корреляции с помощью f-критерия Стьюдента и t-статистики Стьюдента: интерпретация параметров, коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэффициентов уравнения.
реферат, добавлен 08.06.2012Понятие, предмет и задачи эконометрики. Спецификация моделей парной и множественной регрессии. Проверка значимости результатов с помощью критерия Фишера. Значение мультиколлениарности при отборе факторов. Моделирование сезонных и циклических колебаний.
шпаргалка, добавлен 02.03.2014Порядок вычисления параметров и построения поля корреляции и эмпирической линии регрессии. Расчет значимости коэффициентов регрессии с помощью t-статистики Стьюдента, определение доверительных интервалов, коэффициентов детерминации и корреляции.
контрольная работа, добавлен 27.09.2011- 71. Эконометрика
Линейная модель парной регрессии и корреляции. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии. Методы оценки структурной формы модели. Автокорреляция уровней временного ряда. Моделирование сезонных колебаний, критерий Дарбина-Уотсона.
курс лекций, добавлен 27.11.2013 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 16.03.2017Построение средствами регрессионного анализа математической модели зависимости стоимости квартиры в городе Смоленске от характеристик квартиры и ее расположения в городе. Построение уравнения множественной регрессии. Матрица парных коэффициентов.
статья, добавлен 21.02.2018Построение 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 14.04.2021Уравнение парной регрессии, её параметры: коэффициенты корреляции и эластичности, их значимость и доверительный интервал, ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации. Матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ параметров уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 07.07.2015