Множественная регрессия
Реферат, 01 Марта 2014
В предыдущем разделе рассматривалась простая линейная регрессия для предсказания за-
висимой переменной Y на основании значений независимой переменной Х (предиктора). В множест-
венной регрессии зависимая переменная предсказывается на основании нескольких независимых пе-
ременных. Например, при наличии трех предикторов X
Множественная регрессия
Контрольная работа, 07 Февраля 2015
Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения трех компонент: экономической теории, статистических и экономических методов. Становление и развитие эконометрики происходили на основе так называемой высшей статистики, когда в уравнение регрессии начали включаться переменные не только в первой, но и во второй степени.
Математическое моделирование экономических процессов с помощью моделей множественной регрессии
Практическая работа, 02 Октября 2012
В таблице представлена динамика финансовых результатов деятельности кредитных организаций, уровня инфляции и официального курса доллара в Российской Федерации. По ним сделан расчет экономических процессов.
Построение и тестирование адекватности эконометрических моделей множественной регрессии: выбор функциональной формы модели
Курсовая работа, 07 Февраля 2014
Целью работы является получение практических навыков построения эконометрических моделей. Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем): 1. асимметричности связей;
2. мультиколлинеарности связей; 3. эффекта гетероскедастичности; 4. автокорреляции; 5. ложной корреляции; 6. наличия лагов.
Матричное представление множественной регрессионной модели. Оценивание параметров множественной регрессии методом наименьших квадратоd
Курсовая работа, 13 Января 2013
Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента. Регрессионный анализ — раздел математической статистики и машинного обучения. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины.