Линейная модель парной регрессии и корреляции

Статистические 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.

Подобные документы

  • Формулировка и доказательство теоремы Гаусса-Маркова. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии. Понятие коэффициента детерминации. Построение доверительных интервалов по линейному уравнению регрессии и расчёт коэффициента вариации.

    контрольная работа, добавлен 28.07.2013

  • Вычисление параметров уравнений линейной регрессии. Главная особенность интерпретации рассчитанных характеристик. Основной анализ регулярной модели зависимости выручки предприятия от капиталовложений. Построение матрицы коэффициентов парной корреляции.

    контрольная работа, добавлен 20.02.2015

  • Построение поля корреляции. Анализ силы связи эластичности и бета-коэффициента. Оценка статистической надежности экономической модели и результатов значимости параметров регрессии и корреляции. Выбор лучшей модели и расчет прогнозного результата.

    контрольная работа, добавлен 30.04.2014

  • Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2014

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2013

  • Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.

    контрольная работа, добавлен 16.07.2019

  • Сущность эконометрики, характеристика приемов, методов и основных моделей, используемых для количественного выражения общих закономерностей. Особенности этапов процесса моделирования. Построение и описание линейной модели парной регрессии и корреляции.

    учебное пособие, добавлен 01.04.2013

  • Линейные, нелинейные парные функции регрессии. Оценка тесноты связи дохода от железнодорожных перевозок и пассажирооборота с помощью показателей корреляции, детерминации, среднего коэффициента эластичности. Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии.

    курсовая работа, добавлен 29.10.2015

  • Общие понятия эконометрических моделей и задачи экономического анализа, решаемые на их основе. Применение регрессионного анализа в экономике. Определение параметров модели парной линейной регрессии. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.

    курс лекций, добавлен 14.10.2017

  • Оценка качества подгонки (значимости) линии регрессии к имеющимся данным. Средняя ошибка аппроксимации, анализ дисперсии, разложение отклонения от среднего. Свойства коэффициента детерминации, число степеней свободы. Дисперсионный анализ результатов.

    презентация, добавлен 12.07.2015

  • Решение экономических задач и построение полей корреляции гипотезы возможных форм связей. Определение параметров линейного уровня парной регрессии. Изучение влияния факторов на стоимость валового регионального продукта и построение линейных гипотез.

    задача, добавлен 12.11.2012

  • Поведение и значение различных экономических показателей. Зависимость спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары. Парная линейная регрессия. Взаимосвязи экономических переменных. Суть регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов.

    лекция, добавлен 15.03.2011

  • Особенности эконометрического метода. Спецификация моделей парной регрессии. Коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей. Спецификация моделей множественной регрессии. Понятие мультиколлениарности, ее значение при отборе факторов.

    шпаргалка, добавлен 25.02.2014

  • Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.

    задача, добавлен 27.09.2016

  • Оценка и анализ влияния факторов на зависимую переменную по построенным моделям однофакторной и двухфакторной регрессий с помощью коэффициентов детерминации, эластичности и множественной корреляции. Установление степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 09.05.2013

  • Оценка 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 20.05.2012

  • Построение двухфакторной эконометрической модели и анализ показателей тесноты производительности труда работников междугородной и международной телефонной связи. Определение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициентов эластичности.

    задача, добавлен 27.09.2014

  • Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Остаточная и общая вариации. Оценки дисперсий коэффициентов регрессии. Функция эластичности. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критическое значение статистики Стьюдента. Критерий Фишера.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • 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

  • 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

  • Определение 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 01.11.2015

  • Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата – показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель.

    реферат, добавлен 25.04.2015

  • Определение факторных и результативных признаков. Изучение взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Обзор уравнения регрессии и вычисление коэффициента регрессии. Определение формы связи и измерение тесноты связи, оценка адекватности.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2018

  • Применение линейного регрессионного анализа для ситуаций с одной зависимой и одной независимой переменной. Проверка соблюдения необходимых условий для применения анализа линейной однофакторной регрессии. Построение точек на графике прямой регрессии.

    презентация, добавлен 01.11.2013

  • Взаимосвязи общественных явлений, их виды и формы. Уравнение регрессии, определение его параметров. Определение тесноты корреляционной связи. Задачи изучения множественной связи. Анализ взаимосвязей качественных признаков. Ранговые показатели тесноты.

    контрольная работа, добавлен 13.08.2010

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.