Парная линейная регрессия
Реферат, 20 Октября 2014
С тех пор как экономика стала серьезной самостоятельной наукой, исследователи пытаются дать свое представление о возможных путях экономического развития, спрогнозировать ту или иную ситуацию, предвидеть будущие значения экономических показателей, указать инструменты изменения ситуации в желательном направлении. С другой стороны, во многих случаях различные экономисты предлагают разные, а зачастую противоположные методы решения той или иной задачи
Линейная модель парной регрессии
Доклад, 16 Апреля 2013
Эконометрика – это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. (Большой Энциклопедический Словарь – М., БРЭ, 1977)
Эконометрические методы – это, прежде всего, методы статистического анализа конкретных экономических данных.
Построение парной линейной регрессии
Контрольная работа, 12 Ноября 2014
Значение коэффициента корреляции отрицательно и очень близко к единице, что указывает на наличие обратной и тесной корреляционной связи между стоимостью ОФ и дивидендами по обыкновенным акциям.
Выборочный линейный коэффициент корреляции r= -0,959688787
Линейная парная регрессия и корреляция
Реферат, 18 Июня 2014
Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей является одной из важнейших в экономическом анализе. Любая экономическая политика заключается в регулировании экономических переменных, и она должна основываться на знании того, как эти переменные влияют на другие переменные, являющиеся ключевыми для принимающего решение политика. Так, в рыночной экономике нельзя непосредственно регулировать темп инфляции, но на него можно воздействовать средствами бюджетно-налоговой и кредитно-денежной политики.
В наиболее общем виде в области изучения взаимосвязей исследователя интересует количественная оценка их наличия и направления, а также характеристика силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяется две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другого - регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно - регрессионный анализ, что объясняется наличием целого ряда вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.
Парная линейная и нелинейная регрессия
Контрольная работа, 12 Октября 2014
На основании статистических данных показателя Y и фактора Х найти оценки коэффициента корреляции, параметров линии регрессии.
Используя критерий Фишера с надежностью р=0,95, оценить адекватность принятой модели статистическим данным.
Если с заданной надежностью принятая математическая модель адекватна экспериментальным данным, то найти:
с надежностью р=0,95 доверительную зону базисных данных;
точечную оценку прогноза;
Решение задачи методом линейной регрессии
Курсовая работа, 29 Декабря 2010
Объектом исследования является возможность создать программу расчета параметров (меры отклонения, мера разброса) линейной регрессии
Цель работы состоит в создании программы расчета параметров на языке C++ , не используя дополнительные библиотеки.
Теорема Гаусса-Маркова для линейной модели парной регрессии
Контрольная работа, 26 Ноября 2014
Уравнение линейной модели парной регрессии: Y = b0 + b1X.
Предпосылки МНК (условия Гаусса−Маркова)
10 Математическое ожидание случайного отклонения εi равно нулю: M(εi) = 0 для всех наблюдений.
Эконометрическое моделирование линейного уравнения парной регрессии
Контрольная работа, 11 Сентября 2013
Целью данной работы является выявление зависимости среднедушевых расходов от средней заработной платы в регионе.
Задачи данной работы:
создание исходной таблицы данных, построение поля корреляции;
расчет параметров a и b линейного уравнения парной регрессии при помощи МНК;
оценка качества и экономическое обоснование модели линейного уравнения парной регрессии;
расчет прогнозных значений исследуемой переменной.
Построение модели множественной линейной регрессии, оценка параметров модели
Практическая работа, 27 Декабря 2012
Цель работы – построение модели множественной линейной регрессии влияния уровня интенсификации на эффективность производства продукции сельского хозяйства.
Работа выполнялась в программе STATISTICA.
В процессе работы использовались следующие методы: дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный анализ (метод наименьших квадратов), графический метод.
В результате исследования была построена модель множественной линейной регрессии, параметры оценены на достоверность, оценена коллинеарность факторов, проведена гребневая регрессия, модель оценена на гетероскедастичность остатков.
Решение задачи восстановления линейной регрессии для случая одной переменной
Контрольная работа, 28 Сентября 2013
Первая контрольная работа заключается в решении задачи восстановления линейной регрессии для случая одной переменной. Все задачи решаются на компьютере, независимо от среды реализации.
Номер варианта контрольного задания совпадает с двумя последними цифрами зачётной книжки по модулю 15. Две последние цифры зачетной книжки составляют число 12, значит остаток от деления Excel: ОСТАТ(12,15)=12. Следовательно, наклон прямой b1=12, коэффициент b0 задается произвольно (5).
Получаемое таким образом число, является коэффициентом наклона прямой линии, которая задаёт связь между независимой и зависимой переменными в дальнейших расчетах.