Модель множественной регрессии

Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.

Подобные документы

  • Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза. Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация.

    курсовая работа, добавлен 17.04.2010

  • 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 19.10.2013

  • Оценка 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 08.06.2012

  • Уравнение 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

  • Сущность и цели экономического анализа, взаимосвязи переменных и поведение различных показателей. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, система нормальных уравнений. Примеры реализации линейной регрессии в Microsoft Excel.

    учебное пособие, добавлен 06.10.2012

  • Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.

    контрольная работа, добавлен 08.03.2015

  • Определение параметров линейного уравнения множественной регрессии. Характеристика коэффициентов парной, частной и многократной корреляции. Нахождение скорректированного показателя многочисленной детерминации. Особенность применения критерия Фишера.

    задача, добавлен 14.05.2016

  • Параметры 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 15.05.2017

  • Построение однофакторной модели регрессии. Анализ влияния фактора на зависимую переменную по модели с помощью коэффициентов детерминации, множественной корреляции, частных коэффициентов эластичности, а также степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 27.04.2011

  • Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Расчет коэффициента корреляции для определения тесноты связи между исследуемыми признаками.

    задача, добавлен 25.03.2020

  • Понятие 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 08.02.2022

  • Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.

    лабораторная работа, добавлен 02.01.2022

  • Линейная процедура получения оценок параметров уравнения и условия, при которых она дает несмещенные и эффективные оценки, в теореме Гаусса-Маркова. Доказательство теоремы, расчет дисперсии прогнозирования. Оценка уравнений регрессии с помощью Excel.

    презентация, добавлен 02.10.2011

  • Прогнозирование с помощью моделей парной линейной, квадратичной регрессии. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Допущения и свойства оценок при использовании метода наименьших квадратов. Идентифицируемость структурных моделей.

    лабораторная работа, добавлен 05.09.2013

  • Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка уравнения регрессии. Матрица парных коэффициентов корреляции. Частные коэффициенты эластичности. Анализ параметров уравнения регрессии. Проверка гипотез относительно коэффициентов уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 22.09.2011

  • 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

  • Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии. Критерии оценки тесноты связи. Нелинейная регрессия.

    реферат, добавлен 21.04.2010

  • Сущность оценки кредитопривлекательности клиента для банка. Метод оценки параметров множественной линейной эконометрической модели с использованием парных коэффициентов корреляции. Алгоритм выявления лишних факторов. Анализ модели и оценка параметров.

    курсовая работа, добавлен 20.05.2011

  • Линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. Скорректированный коэффициент множественной детерминации.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2015

  • Применение фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами. Введение качественных факторов в регрессионную модель. Способ преобразования качественных переменных в количественные.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2016

  • Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Разработка матрицы парных коэффициентов.

    задача, добавлен 13.03.2014

  • Основные понятия эконометрики, теории вероятностей и математической статистики. Модель множественной линейной регрессии. Временные ряды. гетероскедастичность и автокоррелированность. Системы одновременных уравнений, особенности их структуры и формы.

    курс лекций, добавлен 10.12.2014

  • 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

  • Порядок 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

  • Основные элементы эконометрической модели. Спецификация модели парной линейной регрессии. Основные предположения регрессионного анализа. Коэффициенты детерминации и парной корреляции. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии.

    реферат, добавлен 27.12.2016

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.