Парная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 20 Февраля 2014
Задача. По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта).
Требуется:
1. Построить линейное уравнение парной регрессии y от x.
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
4. Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
Парная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 22 Января 2014
Коэффициент регрессии у по х показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная у при увеличении переменной х на одну единицу.
Для двух случайных переменных можно определить выборочный коэффициент корреляции, который является показателем тесноты связи.
Если r > 0 (b1 > 0), то корреляционная связь между переменными называется прямой, если r < 0 (b1 < 0), - обратной.
Нелинейная регрессия. Корреляция для нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации
Контрольная работа, 17 Октября 2013
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций.
Различают два класса нелинейных регрессий:
1) Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, например
полиномы различных степеней – , ;
равносторонняя гипербола – ;
полулогарифмическая функция – .
Корреляции и регрессия
Сайт-партнер: student.zoomru.ru
Реферат, 28 Ноября 2011
Корреляция и регрессия – это методы входящие в группу экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.
Но действие корреляции и регрессии затруднено в связи с:
- сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, временными лагами;
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: turboreferat.ru
Лабораторная работа, 12 Декабря 2011
1. Построить предложение уравнения регрессии, включая линейную регрессию.
2. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.
3. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения.
4. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.
5. Построить интервальный прогноз для значения x = xmax для линейного уравнения регрессии.
6. Определить средний коэффициент эластичности.
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: freepapers.ru
Задача, 05 Марта 2013
Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и b. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Можно обратиться к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию (Рис. 2.2). Далее по графику можно определить значения параметров. Параметр а определим как точку пересечения линии регрессии с осью у, а параметр b . оценим, исходя из угла наклона линии регрессии, как dy/dx, где dy — приращение результата у, a dx — приращение фактора х:, т. е.
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: stud24.ru
Курсовая работа, 23 Декабря 2012
По предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов ( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих ( ).
Парная регрессия и корреляция
Сайт-партнер: referat911.ru
Лабораторная работа, 06 Мая 2013
Задача 18
По 30 заводам, выпускающим продукцию А, изучается зависимость потребления электроэнергии y (тыс. кВт ч) от производства продукции - x1 (тыс. ед.) и уровня механизации труда - x2 (%). Данные приведены в таблице 1.
Таблица 1
Признак Среднее значение Среднее квадратическое отклонение Парный коэффициент корреляции
y 1000 27 =0,77
420 45 =0,43
41,5 18 =0,38
Задание:
1. Постройте уравнение множественной регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе.
2. Определите показатели частной и множественной корреляции.
3. Найдите частные коэффициенты эластичности и сравните их с β-коэффициентами.
4. Рассчитайте общий и частный F-критерий Фишера.