Построение и анализ множественной регрессии
Уравнение 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.
Подобные документы
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.
учебное пособие, добавлен 13.01.2016Построение двухфакторной эконометрической модели и анализ показателей тесноты производительности труда работников междугородной и международной телефонной связи. Определение параметров уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициентов эластичности.
задача, добавлен 27.09.2014Исследование взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Построение графиков практической и теоретической линии регрессии. Измерение тесноты связи. Проверка информации на нормальность распределения. Определение коэффициента корреляции.
контрольная работа, добавлен 30.06.2014Уравнение 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 17.04.2014Выбор факторов, влияющих на производительность труда. Рассмотрение линейной зависимости. Использование критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов регрессии и стандартных отклонений. Проверка адекватности модели. Проверка теоретического уравнения.
контрольная работа, добавлен 13.05.2009Расчет и сущность параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии. Связь доходов от международных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации. Оценка аппроксимации качества уравнения регрессии доходов от перевозок.
курсовая работа, добавлен 09.06.2015Проведение 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 08.09.2014Оценка качества статистической модели через среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Теснота связи для линейного уравнения регрессии. Определение коэффициента множественной корреляции. Построение автокорреляционной функции временного ряда.
контрольная работа, добавлен 03.06.2014Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.
контрольная работа, добавлен 14.06.2011Показательный 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.
курсовая работа, добавлен 21.08.2008Оценка 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 19.10.2013Методы 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 12.12.2015Проверка статистической гипотезы значимости коэффициента функции регрессии. Построение квадратичной модели функции регрессии. Интерполирование функций, процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии. Построение полулогарифмической функции.
курсовая работа, добавлен 19.03.2015Спецификация, 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 21.04.2010Парная линейная регрессия. Вычисление неизвестных параметров с помощью метода наименьших квадратов. Коэффициенты корреляции, эластичности и аппроксимации. Создание нелинейной регрессии степенного и показательного вида. Уравнение равносторонней гиперболы.
контрольная работа, добавлен 27.06.2012Освоение методов математической обработки результатов исследования свойств различных материалов и изделий из них. Построение уравнения регрессии по данным однофакторного эксперимента. Способы проверки качества разработанной статистической модели.
лабораторная работа, добавлен 15.03.2016Прогнозирование 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 05.09.2013Зависимость индекса человеческого развития от валового накопления и суточной калорийности питания населения. Расчет парных коэффициентов корреляции с помощью средних квадратических отклонений и показателей. Построение однофакторных уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 13.01.2018Построение модели парной линейной регрессии, описывающей зависимость среднедушевых денежных расходов за месяц от среднемесячной начисленной заработной платы на человека. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации. Анализ средней ошибки аппроксимации.
контрольная работа, добавлен 19.05.2012Определение среднего коэффициента эластичности и сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Расчет параметров линейного уравнения множественной регрессии, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Разработка матрицы парных коэффициентов.
задача, добавлен 13.03.2014Построение 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 19.10.2011Линейные, нелинейные парные функции регрессии. Оценка тесноты связи дохода от железнодорожных перевозок и пассажирооборота с помощью показателей корреляции, детерминации, среднего коэффициента эластичности. Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии.
курсовая работа, добавлен 29.10.2015Классификация и информационная база эконометрических моделей. Сущность однофакторной линейной регрессии. Подбор параметров прямой регрессии по методу наименьших квадратов. Нулевая и конкурирующая гипотезы. Проверка линейной регрессии на адекватность.
учебное пособие, добавлен 14.04.2015Анализ статистических данных, описывающих зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота. Построение на их основе уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Определение значимости оценок с заданной надежностью.
контрольная работа, добавлен 30.04.2014- 100. Исследование динамики эконометрического показателя на основе анализа одномерного временного ряда
Свойства независимости компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения. Проверка аномальных наблюдений. Адаптивная модель Брауна. Коэффициенты уравнения регрессии. Критерий поворотных точек. Оценка точности полученной модели.
контрольная работа, добавлен 14.11.2012