Построение регрессионной модели
Реферат, 10 Декабря 2013
В данной работе рассматриваются данные по 20 предприятиям региона России, Рязанской области изучается зависимость выработки продукции на одного работника Y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов X1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих X2 (%).
Объем выборки n=20 (условие, что объем выборки должен быть в 6-7 раз больше количества факторов модели соблюдается).
Корреляционный анализ, регрессионная модель
Курсовая работа, 14 Января 2013
Первым критерием качества модели является стандартная ошибка Standard Error of Est, рассчитывается она по формуле:
Где в числителе стоит остаточная ошибка, а в знаменателе число степеней свободы. Чем ближе значение стандартной ошибки к нулю, тем точнее регрессионная модель. В данной модели с константой Standard Error of Est. = 17,9892, что говорит об относительной точности регрессионной модели. Надо заметить, что при отсутствии в модели константы Standard Error of Est. = 23,0318 , что ещё раз доказывает необходимость включения константы в модель
Построение многофакторной регрессионной модели
Курсовая работа, 08 Июня 2012
При построении регрессионной модели необходимо:
- определить параметры модели;
- определить статистическую значимости оценок;
- построить доверительные интервалы оценок;
- проверить качество модели в целом
Корреляционно – регрессионные модели в экономике
Лекция, 06 Ноября 2013
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели т.е. формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными, иными словами исследования начинаются с теории устанавливая связи между явлениями. Прежде всего из всех факторов влияющих на результативный признак необходимо выделить наиболее существенные влияющие факторы. Парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, которые и используется переменной. Предположим выдвигается гипотеза о том, что величина спроса У на какой-либо товар находятся в обратной зависимости от цены Х.
Корреляционно – регрессионные модели в экономике
Реферат, 06 Ноября 2013
Исследования каких-либо социально-экономических явлений чаще всего означает исследования существующих связей между этими явлениями. Чем сложнее изучаемое явление тем труднее выявить причинно-следственные связи между ними.
В самом общем виде схема определения связей выглядит следующим образом:
I Этап качественный анализ природы социально-экономического явления. Методы экономической теории и конкретной экономики.
II Этап построение моделей связи с использованием различных статистических методов.
III Этап интерпретация результатов. Этот этап вновь связан с качественными особенностями изучаемого явления.
Построение и анализ однофакторной регрессионной модели
Курсовая работа, 28 Марта 2014
Целью данной курсовой работы является построение и анализ однофакторной регрессионной модели в среде программирования Delphi.
Поставленная цель определила постановку следующих задач:
исследовать существующие экономико-математические модели;
построить регрессионные модели зависимости Y(X) следующих моделей: линейной, степенной, показательной, гиперболической;
программная реализация компьютерной модели для получения прогноза;
анализ созданной модели: калибровка параметров модели, проверка корректности модели, оценка чувствительности модели;
оценка точности прогнозирования на основе построенной модели.
Многофакторная регрессионная модель прогнозирования товарооборота
Лабораторная работа, 28 Ноября 2013
Цель: приобретение навыков построения многофакторной регрессионной модели и ее анализа на статистическую значимость.
Задача создания математических моделей некоторых объектов и явлений на основе экспериментов или наблюдений с целью их дальнейшего использования, например, для составления прогнозов, может быть успешно решена с помощью корреляционно-регрессионного анализа (КРА).
Однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применение при анализе социально-экономических систем
Контрольная работа, 15 Ноября 2011
Для нашего примера
Результативный признак (у) – урожайность озимой пшеницы, ц/га
Факторный признак (х) – доза внесения органических удобрений, ц/га
1. Построим поле корреляции, для чего отложим на плоскости в прямоугольной системе координат точки (xi yi) (рис.1.1).