Модель парной регрессии
29 Апреля 2013 в 07:47, контрольная работа
В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т. е. с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Иными словами, исследование начинается с теории, устанавливающей связь между явлениями.
Специфика моделей регрессии
26 Июля 2014 в 10:26, реферат
Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Поведение отдельных экономических переменных контролировать нельзя, т.е. не удается обеспечить равенство всех прочих условий для оценки влияния одного исследуемого фактора. В этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т.е. построить уравнение множественной регрессии:
Модель парной линейной регрессии
22 Декабря 2010 в 22:02, контрольная работа
Имеются данные по 16 сельхозпредприятий о затратах на 1 корову и о надое молока на 1 корову.
Классическая модель линейной регрессии
18 Декабря 2012 в 12:24, лабораторная работа
1) рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов по данным о деятельности крупнейших компаний США в 2007 г.
2) дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности.
3) оцените с помощью F-критерия Фишера - Снедекора значимость уравнения линейной регрессии и показателя тесноты связи.
4) оцените статистическую значимость коэффициентов регрессии с помощью t- критерия Стьюдента.
5) оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
6) рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции и отберите информативные факторы в модели. Укажите коллинеарные факторы.
7) постройте модель в естественной форме только с информативными факторами и оцените ее параметры.
8) постройте модель в стандартизованном масштабе и проинтерпретируйте ее параметры.
Корреляционно- регрессионный анализ: парная регрессия. Линейная и нелинейные модели регрессии
12 Декабря 2014 в 09:27, контрольная работа
Проанализировать зависимость стоимости минимального набора продуктов питания, рассчитанного по среднероссийским нормам потребления по Тамбовской области, от среднемесячной номинальной начисленной заработной платы в Тамбовской области. (Используя статистические данные за 2012-2013 года, представленные в таблице 1.1)
Математическое моделирование экономических процессов с помощью моделей множественной регрессии
02 Октября 2012 в 22:49, практическая работа
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
07 Февраля 2014 в 17:39, курсовая работа
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
13 Января 2013 в 12:17, курсовая работа
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.