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

  • Вычисление коэффициента корреляции между заработной платой и прожиточным минимумом. Построение доверительных полос для уравнения регрессии. Дисперсионный анализ и определение параметров линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2013

  • Построение поля корреляции. Анализ силы связи эластичности и бета-коэффициента. Оценка статистической надежности экономической модели и результатов значимости параметров регрессии и корреляции. Выбор лучшей модели и расчет прогнозного результата.

    контрольная работа, добавлен 30.04.2014

  • Использование 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 18.09.2012

  • Построение 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 04.02.2013

  • Формулировка вида модели простой (парной) регрессии, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Определение величины случайных ошибок. Применение фиктивных переменных для функции спроса. Построение системы линейных одновременных уравнений.

    контрольная работа, добавлен 29.04.2013

  • Корреляционное поле между объемом предложения блага и его ценой. Расчет коэффициентов линейного уравнения множественной регрессии и пояснение экономического смысла его параметров. Коэффициенты автокорреляции, наличие сезонных колебаний во временном ряде.

    практическая работа, добавлен 16.12.2014

  • Расчет линейных коэффициентов парной корреляции и детерминации. Оценка статистической значимости параметров регрессии и коэффициента корреляции с уровнем значимости 0,05. Прогноз значения признака-результата при прогнозируемом значении признака-фактора.

    контрольная работа, добавлен 25.03.2016

  • Оценка 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 20.05.2012

  • Анализ графиков исходных данных и корреляционной связи. Парный коэффициент корреляции между всеми парами факторов. Регрессионные модели, значимость параметров уравнений, коэффициенты детерминации. Устранение мультиколлинеарности, регрессионные уравнения.

    контрольная работа, добавлен 30.10.2014

  • Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.

    презентация, добавлен 05.10.2015

  • Линейная регрессионная модели. Парная регрессия. Дисперсионный анализ. Эластичность. Изучение качества регрессии Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критерий Фишера значимости всей регрессии. Колеблемость признака. Показательная модель.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

  • Методика 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 02.01.2022

  • Основные 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 27.12.2016

  • Линейный 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 16.03.2015

  • Проблемы спецификации модели: отбор факторов при построении множественной регрессии, выбор формы уравнения. Уровни ряда, составляющие временных рядов. Аддитивная, мультипликативная и смешанная модели. Пример построения корреляционного поля данных.

    контрольная работа, добавлен 25.02.2013

  • Комплексное изучение основных возможностей пакета STATISTICA при осуществлении множественного регрессионного анализа. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.

    лабораторная работа, добавлен 06.02.2015

  • Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии модели. Оценка качества модели, ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса на товар в зависимости от его цены, коэффициент эластичности.

    контрольная работа, добавлен 31.03.2015

  • Точечные и интервальные оценки случайной величины. Методика проверки статистических гипотез. Определение коэффициента корреляции, решение уравнения парной регрессии. Построение и анализ регрессионной модели. Моделирование одномерных временных рядов.

    методичка, добавлен 01.09.2012

  • Модель 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 21.08.2008

  • Оценка и анализ влияния факторов на зависимую переменную по построенным моделям однофакторной и двухфакторной регрессий с помощью коэффициентов детерминации, эластичности и множественной корреляции. Установление степени линейной связи между переменными.

    контрольная работа, добавлен 09.05.2013

  • Особенности регрессионного анализа экономических моделей, его основные положения. Нахождение и оценка параметров парной регрессионной модели. Оценка значимости уравнения регрессии. Корреляционный анализ зависимости цен на недвижимость в Пермском крае.

    курсовая работа, добавлен 18.06.2015

  • Определение факторных и результативных признаков. Изучение взаимосвязи энерговооруженности и выпуска готовой продукции. Обзор уравнения регрессии и вычисление коэффициента регрессии. Определение формы связи и измерение тесноты связи, оценка адекватности.

    контрольная работа, добавлен 06.02.2018

  • Примеры расчета параметров экономической модели. Анализ уравнений линейной, гиперболической парной регрессии. Оценка тесноты связи и значимости коэффициентов регрессий, определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

    контрольная работа, добавлен 22.11.2010

  • Информация, характеризующая зависимость выпуска продукции от объема капиталовложений по предприятиям легкой промышленности региона. Параметры уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Остаточная сумма квадратов.

    контрольная работа, добавлен 20.04.2015

  • Дисперсионный анализ для линейной регрессии. Остаточная и общая вариации. Оценки дисперсий коэффициентов регрессии. Функция эластичности. Доверительные интервалы для оцененных параметров. Критическое значение статистики Стьюдента. Критерий Фишера.

    курсовая работа, добавлен 21.08.2008

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.