Динамика ВВП РФ, статистический анализ

Показательный тренд. Построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Моделирование сезонности ВВП. Индексный анализ.

Подобные документы

  • Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2013

  • 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

  • Построение линейного уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Построение поля корреляции результативного признака.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2017

  • 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

  • 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.

    презентация, добавлен 26.12.2014

  • 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

  • Определение особенностей матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и характеристика параметров линейной парной регрессии. Изучение формулы коэффициента детерминации. Рассмотрение и анализ значимости полученных уравнений с помощью критерия Фишера.

    контрольная работа, добавлен 07.04.2016

  • Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.

    курсовая работа, добавлен 23.11.2013

  • Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.

    курс лекций, добавлен 16.05.2016

  • Методы расчета линейного коэффициента парной корреляции. Оценка статистической значимости коэффициентов множественного уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Проверка системы эконометрических уравнений на необходимое условие идентификации.

    контрольная работа, добавлен 12.12.2015

  • Расчет линейного коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и отдельных ее параметров и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    контрольная работа, добавлен 13.04.2022

  • Оценка статистической значимости уравнения регрессии и ее параметров, с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции, установление мультиколлинеарных факторов. Результаты, оформление аналитической записки.

    контрольная работа, добавлен 10.03.2011

  • Безработица - макроэкономическая проблема, оказывающая наиболее прямое и сильное воздействие на каждого человека. Статистические индексы сезонности уровня безработного населения в России. Методика определения множественной модели линейной регрессии.

    дипломная работа, добавлен 05.04.2015

  • Уравнение линейной парной регрессии. Качественная оценка тесноты связи величин на основе шкалы Чеддока. Алгоритм оценки статистической значимости уравнения регрессии в целом. Методика расчета гиперболической, полулогарифмической и степенной моделей.

    контрольная работа, добавлен 17.04.2014

  • Расчет уравнения основной тенденции динамики потребления основных продуктов питания и индексов цен на эти продукты. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и его основных параметров с помощью F критерия Фишера и t критерия Стьюдента.

    контрольная работа, добавлен 29.11.2013

  • 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

  • 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

  • Проведение методом линейной множественной регрессии идентификации модели, ее верификация. Оценка статистической значимости коэффициентов В0, В1, В2 с помощью t-статистики Стьюдента. Проверка наличия автокорреляции отклонений с помощью статистики Уотсона.

    контрольная работа, добавлен 08.09.2014

  • Построение 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 16.05.2013

  • 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

  • Построение поля корреляции результата (общая сумма ущерба) и фактора (расстояние до ближайшей пожарной станции). Определение параметров уравнения парной линейной регрессии, коэффициента корреляции. Значение критерия Стьюдента для коэффициента регрессии.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2011

  • Основные понятия и определения эконометрики и эконометрического моделирования. Парная корреляция и регрессия, проверка значимости параметров парной линейной модели. Виды линейной модели множественной регрессии. Системы линейных одновременных уравнений.

    курс лекций, добавлен 26.11.2013

  • 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

  • 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

  • Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2020

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.