Построение эконометрических моделей множественной регрессии
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.
Подобные документы
Основные демографические показатели Белгородской области за период с 2004 по 2017 год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
статья, добавлен 23.01.2019Построение линейной модели и стандартизованного уравнения множественной регрессии. Анализ коэффициентов корреляции. Расчет коэффициента множественной детерминации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации.
задача, добавлен 27.09.2016Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
учебное пособие, добавлен 18.03.2015Оценка 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 25.04.2015Проведение 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 08.09.2014Отбор 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 26.12.2014Назначение 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 23.11.2013Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 16.03.2014Построение уравнения линейной парной регрессии, оценка статистической значимости ее параметров и коэффициента корреляции. Уравнение множественной регрессии и вычисление частного коэффициента эластичности. Анализ автокорреляции уровней временного ряда.
контрольная работа, добавлен 27.03.2015Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 28.04.2016Уравнение 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 16.07.2019Определение 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 01.11.2015Оценка 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 01.06.2020Построение 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 30.03.2010Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.
реферат, добавлен 31.03.2017Использование корреляционного анализа для множественной регрессионной модели и обоснование её значимости и значимости каждого регрессора, используя электронную таблицу Excel. Подбор наиболее подходящей линейной модели и нелинейной множественной модели.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2012Изучение влияния факторов на производительность труда. Построение уравнения регрессии и распределения. Определение значимости коэффициентов парной корреляции. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности. Оценка точности модели.
лабораторная работа, добавлен 04.10.2016Методы 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 12.12.2015Оценка 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 25.03.2020Параметры 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 15.05.2017Методика 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 02.01.2022Оценка 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 08.06.2012Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Построение поля и расчёт линейного коэффициента корреляции. Построение линейного уравнения множественной регрессии и расчёт коэффициента множественной детерминации. Определение коэффициента автокорреляции первого порядка и построение уравнения тренда.
контрольная работа, добавлен 04.02.2013Рассмотрение 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