Регрессия
31 Января 2017 в 23:11, контрольная работа
Необходимо:
1. Построить поле корреляции.
2. Рассчитать параметры парной линейной регрессии и объяснить их смысл.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Вычислить стандартную ошибку оценки регрессии.
5. Вычислить точечный прогноз реализации товара для х=х0 .
Парная регрессия
12 Сентября 2011 в 18:07, контрольная работа
1.Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи между темпом прироста капиталовложений и выпуском валовой продукции.
2.Рассчитайте оценки параметров , уравнения парной линейной регрессии.
3.Оцените тесноту связи между темпом прироста капиталовложений и выпуском с помощью выборочного коэффициента корреляции (rв). Проверьте значимость коэффициента корреляции (α = 0,1).
Линейная регрессия
06 Ноября 2014 в 21:11, курсовая работа
Объектом исследования является один из методов регрессионной модели, а также способ проверки качества созданных уравнений регрессий.
Предмет исследования заключается в изучении метода линейной регрессии, в качестве одного из методов регрессионной модели, и скорректированного коэффициента детерминации в роли способа проверки качества уравнений.
Уравнение регрессии
20 Февраля 2011 в 15:01, реферат
Регрессия (лат. regressio - обратное движение, переход от более сложных форм развития к менее сложным) - одно из основных понятий в теории вероятности и математической статистике, выражающее зависимость среднего значения случайной величины от значений другой случайной величины или нескольких случайных величин.
Множественная регрессия
08 Июня 2015 в 16:38, курсовая работа
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
22 Марта 2011 в 13:00, лабораторная работа
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
31 Января 2013 в 15:56, реферат
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
09 Марта 2011 в 20:59, лекция
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 простой регрессии
12 Марта 2016 в 11:51, контрольная работа
Математические модели широко используются в экономике, в финансах, в общественных науках. Обычно модели строятся и верифицируются на основе имеющихся наблюдений изучаемого показателя и, так называемых, объясняющих факторов. Язык экономики все больше становится математическим, а саму экономику все чаще упоминают как одну из наиболее математизированных наук. В течение последних десятилетий математические и, в частности, статистические методы в экономике стремительно развиваются. Свидетельством признания эконометрики является присуждение за наиболее выдающиеся работы в этой области Нобелевских премий по экономике: Р.Фришу и Я. Тинбергу (1969) за разработку математических методов анализа экономических процессов, Л. Клейну (1980) за создание эконометрических моделей и их применение к анализу экономических колебаний и экономической политике, Т. Хаавельмо (1989) за работы в области вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур, Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000) за развитие методов анализа селективных выборок и моделей дискретного выбора.
Парная линейная регрессия
06 Сентября 2011 в 18:20, контрольная работа
1.Рассчитайте параметры уравнения линейной зависимости выручки от экспорта 1тонны синтетического каучука от цены его на внутреннем рынке.
2. Найти оценки дисперсий S2, D(b0), D(b1), D(ŷ).
3. Постройте таблицу дисперсионного анализа.
4. Оцените тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации.
5. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнения.
6. Оцените значимость коэффициента корреляции и значимость коэффициента регрессии b1 с помощью t-критерия Стьюдента.
Линейная парная регрессия
13 Декабря 2010 в 18:58, реферат
Для точного описания уравнения регрессии необходимо знать условный закон распределения зависимой переменной Y при условии, что переменная Х примет значение х, т.е. Х = х. В статистической практике такую информацию получить, как правило, не удается, так как обычно исследователь располагает лишь выборкой пар значений (xi, yi) ограниченного объема n. В этом случае речь может идти об оценке (приближенном выражении, аппроксимации) по выборке функции регрессии. Такой оценкой является выборочная линия (кривая) регрессии:
= ( x, b0, b1, …, bp) (2)
Прогресс и регресс в истории
17 Сентября 2010 в 18:11
Целями данного реферата являются: раскрытие понятий прогресса и регресса, характеристика основных научных теорий прогресса и регресса, а также освещение специфики данных понятий в отношении различных сфер общественной жизни (политики, экономики, культуры, социума)
Парная регрессия и корреляция
19 Апреля 2012 в 00:33, контрольная работа
1. Построить линейное уравнение парной регрессии от .
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента.
4. Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня.
5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
Модель множественной регрессии
27 Ноября 2011 в 10:39, контрольная работа
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.
Модель парной линейной регрессии
10 Мая 2013 в 07:43, контрольная работа
1. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, оценить его статистическую значимость и построить для него доверительный интервал с уровнем значимости a=0,05. Сделать выводы
Множественная линейная регрессия
14 Мая 2012 в 18:35, доклад
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 линейная регрессия
22 Марта 2013 в 14:27, лабораторная работа
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 регрессия и корреляция
23 Февраля 2011 в 18:06, контрольная работа
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:
Прогресс и регресс. Критерии прогресса
24 Февраля 2011 в 18:32, лекция
Под прогрессом понимается направление развития, для которого характерно поступательное движение общества от низших и простых форм общественной организации к более высоким и сложным. Понятию прогресса противоположно понятие регресс, для которого характерно обратное движение — от высшего к низшему, деградация, возврат к уже отжившим структурам и отношениям.
Парная линейная и нелинейная регрессия
22 Мая 2015 в 00:37, практическая работа
На основании данных между личным располагаемым доходом x в млрд $ и y – видом потребительских расходов жителей США в млрд $ за 10 лет и предположения, что уравнение регрессии имеет вид:
y(x)=b+b1x+e, требуется:
1) найти оценку коэффициентов регрессии, коэффициент корреляции;
2) оценить на уровне a = 5% значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента;
3) найти коэффициент детерминации R2;
Функциональная зависимость и регрессия
06 Апреля 2011 в 23:43, курсовая работа
Диалектический подход к изучению природы и общества требует рассмотрения явлений в их взаимосвязи и непрестанном изменении. Понятия корреляции и регрессии появились в середине XIX в. благодаря работам английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Первый термин произошел от латинского «correlatio» – соотношение, взаимосвязь. Второй термин (от лат. «regressio» - движение назад) введен Ф. Гальтоном, который, изучая зависимость между ростом родителей и их детей, обнаружил явление «регрессии к среднему» – у детей, родившихся у очень высоких родителей, рост имел тенденцию быть ближе к средней величине.
Линейная модель множественной регрессии
02 Февраля 2011 в 21:49, контрольная работа
Временной ряд - это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени.
Пример ряда Фурье для построения регрессии
12 Апреля 2012 в 08:58, курсовая работа
1. Понятие модели
1.1. Понятие модели. Классификация математических моделей.
1.2. Детерминированные модели
1.2.1. Линейные модели
1.2.2. Нелинейные модели
1.2.3. Динамические модели
1.2.4. Графические модели
1.3. Стохастические модели
1.3.1. Модели стохастического программирования
1.3.2. Модели теории случайных процессов
1.3.3. Модели теории массового обслуживания
1.4. Модели с элементами неопреленности
1.4.1. Модели теории игр
1.4.2. Имитационные модели
2. Элементы теории вероятности и математической статистике
3. Метод наименьших квадратов
4. Линейно парная регрессия
5. Нелинейно парная регрессия
6. Множественная линейная регрессия
7. Множественная не линейная регрессия
8. Обобщенный метод наименьших квадратов
9. Пример ряда Фурье для построения регрессии
Построение модели множественной регрессии
19 Октября 2014 в 23:38, контрольная работа
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.
Анализ регрессии в изучении экономических проблем
14 Февраля 2011 в 00:30, курсовая работа
Цель работы: анализ экономических методов и моделей.
Задачи:
1 Обзор литературы;
2 Построение эконометрических моделей;
3 Оценка параметров построенной модели;
4 Проверка качества найденных параметров модели.
Построение и анализ парной и множественной регрессий
09 Сентября 2009 в 17:24
Контрольно-курсовая работа по курсу «Эконометрика»
Проверка статистической значимости уравнения регрессии
22 Марта 2015 в 15:21, контрольная работа
Эконометрика — это междисциплинарная наука, возникшая на стыке экономики, высших методов статистики, математической статистики и (в самое последнее время) информационных технологий, эффективно реализующих интеграцию этих наук. От первых простейших попыток применения точных количественных методов математики к экономическим проблемам она довольно быстро перешла к использованию методов математической статистики для решения задач экономики и даже теории нечетких множеств и нечеткой логики в исследовании сложных процессов социально-экономической природы
Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров
10 Января 2012 в 13:55, реферат
Эконометрика – это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.
Эконометрические методы - это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров. В нашей стране они пока сравнительно мало известны, хотя именно у нас наиболее мощная научная школа в области основы эконометрики – теории вероятностей. В настоящей главе дается общее представление о структуре и возможностях эконометрики, включая ее последние достижения.
Проверка однофакторной линейной регрессии на адекватность
30 Ноября 2010 в 22:42
Лабораторная работа № 3
Процедура линеаризации в решении нелинейной задачи регрессии
05 Апреля 2015 в 14:53, курсовая работа
Цель работы – рассмотреть основы построения регрессионных
зависимостей в эконометрике.
Задачи работы:
- рассмотреть сущность проверки статистических гипотез;
- изучить интерполяцию;
- провести линеаризацию регрессионных моделей.
Парная линейная регрессия, парная нелинейная регрессия, множественная регрессия, временные ряды
31 Октября 2010 в 20:22
Моделирование и идентификация парной линейной регрессии
Программа на объектно-ориентированном языке Delphi7 для математической задачи определения параметров линейной и показательной регрессии
12 Июля 2011 в 10:09, курсовая работа
Система Delphi7 использует технологию визуального программирования и предназначена для разработки приложений «под Windows». Без этой системы программирование «под Windows» достаточно сложно и кропотливо, требует большого умения, изобретательности, творческого потенциала и выдержки. Delphi могут использовать программисты со средним уровнем подготовки, основательно знающие Pascal - язык программирования высокого уровня.