Множественная регрессия
Курсовая работа, 08 Июня 2015
Общее назначение множественной регрессии (этот термин был впервые использован в работе Пирсона - Pearson, 1908) состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Например, агент по продаже недвижимости мог бы вносить в каждый элемент реестра размер дома (в квадратных футах), число спален, средний доход населения в этом районе в соответствии с данными переписи и субъективную оценку привлекательности дома
Множественная регрессия
Реферат, 31 Января 2013
Множественной регрессией называется условное математическое ожидание переменной Y как функция от переменных X2,…,Xk.
Модель множественной линейной регрессии имеет вид:
, i = 1,…, n,
где n – число наблюдений, - независимые переменные, Y – зависимая переменная, ε – случайная составляющая, - коэффициенты регрессии.
Для нахождения оценок параметров используется метод наименьших квадратов (МНК), сводящийся к минимизации по суммы квадратов отклонений
Множественная регрессия
Лабораторная работа, 22 Марта 2011
Отчет по лабораторной работе по множественным регрессиям. Необходимо выполнить следующие задания:
1.Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2.Рассчитайте параметры уравнений показательной парной регрессии.
3.Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4.Дайте с помощью среднего коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5.Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.
6.С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
7.Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05.
Множественная регрессия
Лекция, 09 Марта 2011
1.Условия применения метода и его ограничени
2.Мультиколлинеарность
3.Выбор типа многофакторной модели и факторных признаков
4.Системы показателей многофакторной корреляции и регрессии
Модель множественной регрессии
Контрольная работа, 27 Ноября 2011
Коэффициент регрессии αj показывает, на какую величину в среднем изменится результативный признак Y, если переменную xj увеличить на единицу измерения, т.е. αj является нормативным коэффициентом. Обычно предполагается, что случайная величина εi имеет нормальный закон распределения с математическим ожиданием равным нулю и с дисперсией σ2.
Множественная линейная регрессия
Лабораторная работа, 22 Марта 2013
Требуется исследовать, как стоимость квартиры зависит от общей площади (х1), жилой площади (х2), расстоянии до метро (х3). За зависимую переменную принят показатель стоимости квартиры, в роли независимых переменных выступают показатели общей площади, жилой площади, расстоянии до метро. Данные взяты из газеты “Бюллетень Недвижимости” № 22, 2005 года.
Множественная линейная регрессия
Доклад, 14 Мая 2012
На любой экономический показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов. В этом случае вместо парной регрессии рассматривается множественная регрессия:
.
Теоретическое уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:
.
Для индивидуальных наблюдений имеем:
, ,
где – вектор теоретических коэффициентов регрессии.
Свободный член определяет значение эндогенной переменной в случае, когда все экзогенные переменные равны нулю.
Коэффициент , , отражает влияние независимой переменной на условное математическое ожидание зависимой переменной Y при условии, что все другие независимые переменные остаются постоянными.
Как и в случае парной линейной регрессии, истинные значения теоретических коэффициентов регрессии , , по выборке определить невозможно.
Множественная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 23 Февраля 2011
2.Построить корреляционную матрицу с помощью команды Сервис/Анализ данных/Корреляция. В качестве входного интервала указать диапазон B2:F21. Проанализировать полученные результаты.
3.Можно учесть в модели такие качественные признаки как тип дома или район города, для этого в модель вводят фиктивные переменные. Добавим в столбцы G и H переменные z1 и z2:
Линейная модель множественной регрессии
Контрольная работа, 02 Февраля 2011
Временной ряд - это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.
Построение модели множественной регрессии
Контрольная работа, 19 Октября 2014
Целью работы является получение практических навыков построения эконометрических моделей.
Основными задачами работы являются:
1.Построение экономической модели парной регрессии.
2.Построение эконометрической модели множественной регрессии.
Построение и анализ парной и множественной регрессий
09 Сентября 2009
Контрольно-курсовая работа по курсу «Эконометрика»
Парная линейная регрессия, парная нелинейная регрессия, множественная регрессия, временные ряды
31 Октября 2010
Моделирование и идентификация парной линейной регрессии