Основные этапы построения и анализа регрессионной модели
Выдвижение рабочей гипотезы. Теоретическая регрессия. Влияние случайного члена. Простая регрессионная модель. Метод наименьших квадратов. Прямой расчет коэффициентов регрессии. Проверка гипотез о статистической значимости уравнений парной регрессии.
Подобные документы
Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.
контрольная работа, добавлен 09.01.2017Рассмотрение статистического описания и выборочных характеристик двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния, нанесение на нее уравнения регрессии. Определение качества аппроксимации результатов наблюдений выборочной регрессии.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017Построение классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матриц коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Анализ линейной модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Влиянием значимых факторов на результат.
контрольная работа, добавлен 23.05.2015Характеристика значимости коэффициентов простой линейной регрессии. Определение t-критерия Стьюдента при заданных параметрах парной регрессии, среднем квадратическом отклонении факторного признака, общей и остаточной дисперсии, количестве узловых точек.
контрольная работа, добавлен 18.12.2014Характеристика метода наименьших квадратов, применяемого для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным, основанного на минимизации суммы квадратов остатков регрессии. Пример его использования в случае линейной зависимости.
реферат, добавлен 20.05.2013Примеры корреляционной и прямолинейной зависимостей. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов. Пояснение к оценке коэффициентов методом наименьших квадратов. Выборочный коэффициент корреляции. Построение модели, описывающей изменения величин.
практическая работа, добавлен 28.03.2020Расчет 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 27.04.2017Применение регрессионного анализа для моделирования и изучения данных в математической статистике. Оценивание коэффициентов регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Составление алгоритма регрессионного анализа линейного уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 12.12.2014Построение уравнения парной регрессии с помощью программы Excel по данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Вычисление коэффициента эластичности и расчет ошибки аппроксимации линейной модели.
контрольная работа, добавлен 19.10.2016Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Линейная регрессия, задачи линейного регрессионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Границы доверительных интервалов для параметров линейной регрессии.
курсовая работа, добавлен 28.10.2017Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.
статья, добавлен 27.11.2018Ошибки коэффициентов уравнений регрессии, анализ остаточной дисперсии. Взаимокоррелирующие аргументы, выбор аргументов в уравнении регрессии при их взаимной корреляции в лесном хозяйстве. Зависимость высоты дерева от качества условий местопроизрастания.
реферат, добавлен 29.03.2018Оценка коэффициентов парного уравнения регрессии. Анализ графиков, отражающих зависимости между результативным показателем и факторными признаками. Изображение эллипсов рассеяния. Обзор особенностей заполнения матрицы парных коэффициентов корреляции.
лабораторная работа, добавлен 11.11.2017Основные 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 03.07.2013Определение параметров для составления линейного уравнения парной регрессии посредствам построения электронной таблицы Excel. Оценка качества построенной модели на основе коэффициента парной корреляции, детерминации и средней ошибки аппроксимации.
лабораторная работа, добавлен 30.03.2015Цели, факторы, интервалы регрессии. Начальное формирование и оптимизация уравнений. Практическое построение регрессионных моделей. Примеры построения моделей двумерной и четырехмерной функционально-факторной нелинейной регрессии программой "Тренды ФСП-1".
статья, добавлен 03.11.2015Ознакомление с условиями поиска полиномиальной регрессионной математической модели. Вычисления для линейной РОФМ. Формульное определение критериев выделяющегося максимального значения. Промежуточные показатели при расчетах коэффициентов регрессии.
методичка, добавлен 08.06.2015Рототабельное планирование эксперимента второго порядка. Порядок проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка адекватности уравнения регрессии с помощью критерия Фишера. Построение чертежа линии уровня.
контрольная работа, добавлен 20.10.2013Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Статистическое описание и выборочные характеристики двумерного случайного вектора. Построение диаграммы рассеяния. Однофакторный дисперсионный анализ. Определение линейного контраста и выборочной линейной регрессии. Расчет границ доверительного интервала.
контрольная работа, добавлен 16.10.2017Применение 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 24.02.2019Уравнение парной регрессии. Система нормальных уравнений. Параметры уравнения регрессии. Показатель тесноты связи. Коэффициент эластичности. Ошибка аппроксимации и индекс корреляции. Поиск тесноты связи с помощью множественного коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 29.12.2011Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.
презентация, добавлен 06.08.2015Построение поля корреляции, уравнения линейной и степенной парной регрессии. Расчет значения спроса, его квадратичного отклонения и коэффициентов автокорреляции. Выполнение сглаживания временного ряда методом скользящих средних с интервалом сглаживания.
контрольная работа, добавлен 30.12.2010