Численная реализация доступного обобщенного метода наименьших квадратов
Рассмотрение модели линейной регрессии. Ознакомление с содержанием стандартного метода наибольшего правдоподобия. Получение трехдиагональной обратной матрицы при помощи гауссового исключения. Получение окончательной несмещенной оценки дисперсии.
Подобные документы
Построение линейной модели, параметры которой можно оценить методом наименьших квадратов. Выбор показателя корреляции. Составление таблицы дисперсионного анализа для расчета значения критерия Фишера. Расчет частных и парных коэффициентов эластичности.
контрольная работа, добавлен 15.12.2012Расчет 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 16.03.2017Свойства обратной матрицы, алгоритм ее построения. Точные (прямые) и итерационные методы получения обратной матрицы. Модель Леонтьева (балансовый метод). Общая структура межотраслевого баланса. Модель равновесных цен. Динамическая и статическая модели.
курсовая работа, добавлен 08.06.2011Парная регрессия и корреляция. Построение уравнения регрессии. Оценка параметров модели, тесноты связи. Расчет доверительных интервалов. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии. Основные цели множественной регрессии и корреляции.
методичка, добавлен 16.05.2016- 105. Особенности экстраполяции. Принципы прогнозирования. Классификация экономического прогнозирования
Экстраполяция - определение недостающего уровня, находящегося в начале или конце ранжированного ряда. Применение метода наименьших квадратов для расчета параметров функциональной зависимости. Основные этапы при прогнозировании экономических явлений.
контрольная работа, добавлен 24.11.2014 Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Экстраполяция как один из важнейших способов современного социально-экономического и политического прогнозирования. Тренд – изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Сущность метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 02.02.2018Основные 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- 109. Основы эконометрики
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 Построение диаграммы рассеяния линейной парной регрессии. Проверка наличия тренда в заданных значениях прибыли фирмы. Расчет выборочного коэффициента корреляции. Оценка дисперсии случайной составляющей эконометрической модели. Прогноз величины прибыли.
контрольная работа, добавлен 05.12.2016Разработка математической модели объекта. Получение передаточной функции объекта по заданным динамическим каналам и в виде переменных пространства состояний. Получение дискретной математической модели объекта. Сравнение расчётной и аналитической функции.
реферат, добавлен 29.03.2016- 112. Оценка товарооборота
Определение зависимости товарооборота за месяц применением уравнений множественной регрессии, которая оцениваются методом наименьших квадратов. Расчет товарооборота по методу Крамера. Экономическая интерпретация используемых параметров уравнения.
контрольная работа, добавлен 23.03.2020 Теоретическое обоснование выбора спецификации моделей временных рядов различными подходами. Классический подход на базе метода максимального правдоподобия. Байесовский подход на базе метода релевантных векторов. Тестирование подходов на реальных данных.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Отбор 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- 115. Предмет эконометрики
Расчет среднего отклонения и доверительного интервала для генерального среднего выручки. Нахождение методом наименьших квадратов уравнения прямой линии регрессии, построение графика корреляционных зависимостей. Оценка адекватности регрессионных моделей.
контрольная работа, добавлен 26.02.2010 Построение 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 30.03.2010Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Сущность метода наименьших затрат. Особенности применения методов линейного программирования для решения экстремальных задач в экономике. Решение транспортной задачи методом наименьших затрат.
курсовая работа, добавлен 22.06.2012Приведение геометрической иллюстрации простой и ортогональной регрессии в пространстве переменных и наблюдений. Выведение формулы для дисперсии ошибки среднего и формулы оценки Вальда углового коэффициента регрессии. Оценка параметров систем уравнений.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Определение коэффициента детерминации. Исследование сущности оценки значимости параметров модели по критерию Стьюдента. Ознакомление с результатами проверки статистических гипотез. Анализ направлений совершенствования линейной регрессионной модели.
контрольная работа, добавлен 04.03.2018Разработка эконометрической модели в пакете Econometric Views. Расчет модели множественной регессии для всей совокупности независимых факторов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности и детерминации. Анализ характера остатков.
курсовая работа, добавлен 04.12.2013Особенности поиска параметров уравнения линейной регрессии. Основы определения средней относительной ошибки аппроксимации. Графическое построение фактических и модельных значений точки прогноза. Основные аспекты вычисления коэффициента детерминации.
контрольная работа, добавлен 16.04.2015Составление плана работы нефтеперерабатывающего предприятия, обеспечивающего получение максимальной прибыли. Построение базовой аналитической модели, а также обоснование вычислительной процедуры. Решение задачи оптимизации на основе симплекс-метода.
контрольная работа, добавлен 31.03.2013Параметры 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 15.05.2017Определение 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 01.11.2015Моделирование системы финансово-бюджетных отношений России. Использование коинтеграционной модели Энгла-Гренджера для прогнозирования финансовой региональной устойчивости. Применение в экономике метода Койка для оценки моделей с распределенными лагами.
статья, добавлен 21.10.2019