Линейная модель парной регрессии
Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.
Подобные документы
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 01.03.2017Построение уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Матричный подход в регрессионном анализе. Оценка вариации уравнения регрессии и проверка гипотез о наклоне и коэффициенте корреляции. Оценка математического ожидания значений отклика.
учебное пособие, добавлен 22.11.2012Построение уравнения парной регрессии. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Прогноз зарплаты в зависимости от значения прожиточного минимума.
задача, добавлен 27.09.2016Модель парной линейной регрессии. Оценивание параметров функции парной линейной регрессии. Связь оценок параметров функции парной линейной регрессии с выборочными числовыми характеристиками. Коэффициент детерминации и корреляции. Корреляционное поле.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Спецификация, 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 21.04.2010Вычисление параметров уравнения линейной регрессии; экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Запись системы одновременных уравнений и проверка их на идентифицируемость.
контрольная работа, добавлен 29.10.2012Оценка 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 12.07.2015Прогнозирование 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 05.09.2013Порядок 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 27.09.2011Линейный 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 16.03.2015Построение 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 19.10.2011Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.
контрольная работа, добавлен 05.02.2016Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.
задача, добавлен 27.09.2016Оценка 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 08.06.2012Уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Расчет линейного коэффициента парной корреляции и коэффициента детерминации. Уравнение множественной регрессии, выбор факторов. Автокорреляция уровней временного ряда, его структура.
контрольная работа, добавлен 21.01.2013Проведение 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 08.09.2014Оценка 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 20.05.2012Расчет уравнения парной линейной регрессии зависимости прибыли от производительности труда. Особенность вычисления обобщающего коэффициента эластичности. Калькуляция средней ошибки аппроксимации. Характеристика показателей корреляции и детерминации.
контрольная работа, добавлен 14.06.2015Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов. Проверка независимости остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычисление коэффициента детерминации. Построение степенной модели.
контрольная работа, добавлен 23.11.2011Уравнение 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 17.04.2014Построение поля корреляции. Гипотеза о возможной форме и направлении связи. Расчет параметров степенной, парной линейной функции и параболы второго порядка. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации, анализ их значений.
контрольная работа, добавлен 14.04.2013Оценка 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 19.10.2013Сущность 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 06.10.2012Определение 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 26.04.2013Оценка 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