Исследование предприятия методами регрессионного анализа
Оценка надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии. Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО "Агрофирма "Маяк". Обоснование точной зависимости роста зерновых культур от количества осадков в вегетационный период.
Подобные документы
Проведение статистической обработки информации с помощью табличного процессора Microsoft Excel. Использование R-квадрата для уравнения множественной регрессии и уровня значимости по t-критерию. Вычисление коэффициентов уравнения множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 04.05.2011Основные задачи и предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа. Методы определения направления связи, ее характера. Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок. Принятие решений на основе уравнения регрессии.
контрольная работа, добавлен 16.04.2016Формулировка 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 28.07.2013Исследование алгоритма фазового анализа как одного из методов нелинейной динамики для исследования временных рядов на цикличность. Разработка алгоритма формирования нечеткого множества длин квазициклов. Обоснование адекватности предпрогнозного анализа.
статья, добавлен 22.05.2017Определение корреляционной зависимости между величинами. Характеристика значимости нелинейной корреляции для множественного уравнения парной регрессии. Оценка качества модели функции регрессии и её параметров. Изучение методов наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 26.04.2013Основные цели анализа двумерных данных. Линейный коэффициент корреляции. Анализ двумерной диаграммы рассеяния. Сущность линейного регрессионного анализа. Проверка надежности регрессионной модели. Прогнозирование среднего значения нового наблюдения.
лекция, добавлен 29.09.2013Основные 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 27.12.2016Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Основные виды уравнений множественной регрессии.
реферат, добавлен 24.09.2015Назначение 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 23.11.2013Определение параметров парной линейной регрессии графическим методом. Ее широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической интерпретации ее параметров. Расчет параметров регрессии методом наименьших квадратов. Определение степенной функции.
контрольная работа, добавлен 02.02.2014Определение 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 01.11.2015Построение поля корреляции, расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи. Сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Анализ линейных коэффициентов парной и частной корреляции. Уравнение множественной регрессии.
контрольная работа, добавлен 30.03.2010Определение значения коэффициентов уравнения регрессии. Проверка значимости полученных коэффициентов. Построение модели на адекватность. Приведение уравнения к натуральному виду. Характеристика уравнений регрессии II порядка, среднее квадратическое.
курсовая работа, добавлен 04.01.2018Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Результаты моделирования стоимости дачных (садовых) участков методами регрессионного анализа и методами, основанными на деревьях принятия решений. Проведение сравнительного анализа регрессионных моделей и моделей в форме деревьев принятия решений.
статья, добавлен 15.01.2021Основные задачи статистики: сбор, обработка, анализ и хранение информации. Теоретическое обоснование сущности, общих понятий и методов расчета средних величин. Исследование системы показателей и информационной базы корреляционно-регрессионного анализа.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Оценка 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- 68. Анализ данных
Особенности дисперсионного, регрессионного, корреляционного, кластерного, факторного анализа данных, понятие временных рядов. Использование коэффициента корреляции в зависимости от типа переменных. Сущность, применение критерия Аббе, коэффициента Пирсона.
презентация, добавлен 11.04.2016 Проведение регрессионного анализа. Построение модели Марковица. Экономико-математическая модель задачи по минимизации риска. Указание целевой ячейки и добавление ограничений. Определение зависимости индекса телекоммуникаций от общего индекса рынка.
лабораторная работа, добавлен 22.04.2011Анализ зависимости объема потребления домохозяйства от располагаемого дохода. Построение регрессионной модели. Оценка качества уравнения регрессии. Расчет коэффициента эластичности, ошибок аппроксимации и регрессии, значения коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 07.03.2016Принципы измерения и шкалирования. Особенности дисперсионного, многофакторного и ковариационного, модели регрессионного и факторного анализа. Характеристика основных этапов выполнения факторного анализа. Описание этапов выполнения кластерного анализа.
курс лекций, добавлен 23.09.2017Построение 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 14.04.2021Расчет 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 16.03.2017Определение 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 16.04.2020Обозначение факторов, влияющих на прибыль. Рассмотрение факторов, влияющих на результативный признак с помощью коэффициентов парной корреляции. Определение и устранение мультиколлинеарности. Оценка значимости факторов по коэффициенту эластичности.
курсовая работа, добавлен 14.10.2024