Регрессия
06 Июня 2013 в 23:50, лекция
Аппроксимация данных с учетом их статистических параметров относится к задачам регрессии. Они обычно возникают при обработке экспериментальных данных, полученных в результате измерений процессов или физических явлений, статистических по своей природе (как, например, измерения в радиометрии и ядерной геофизике), или на высоком уровне помех (шумов). Задачей регрессионного анализа является подбор математических формул, наилучшим образом описывающих экспериментальные данные.
Парная регрессия
15 Ноября 2013 в 15:09, контрольная работа
1. Построить диаграмму рассеяния.
2. Убедится в наличии тенденции (тренда) в заданных значениях прибыли фирмы и возможности принятия гипотезы о линейном тренде.
3. Построить линейную парную регрессию (регрессию вида ). Вычисление коэффициентов выполнить методом наименьших квадратов.
4. Нанести график регрессии на диаграмму рассеяния.
5. Вычислить выборочный коэффициент корреляции и проверить гипотезу о ненулевом его значении.
6. Вычислить оценку дисперсии случайной ошибки эконометрической модели.
7. Проверить гипотезы о ненулевых значениях коэффициентов .
8. Построить доверительные интервалы для коэффициентов .
9. Вычислить значения статистики и коэффициента детерминации .
Линейная регрессия
07 Января 2014 в 12:51, контрольная работа
Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью t-критерия Стьюдента.
Выдвигаем гипотезу о статистически незначимом отличии коэффициента от нуля.
Фактическое значение t-статистики равно
Фактическое значение превосходит табличное значение, поэтому гипотеза отклоняется, т. е. не случайно отличается от нуля, а статистически значим.
Уравнение регрессии
04 Ноября 2013 в 10:14, контрольная работа
Для исследования стохастических связей широко используется метод сопоставления двух параллельных рядов, метод аналитических группировок, корреляционный анализ, регрессионный анализ и некоторые непараметрические методы. В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (аналитического выражения) влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.
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.
Множественная регрессия
01 Марта 2014 в 21:57, реферат
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
07 Февраля 2015 в 13:18, контрольная работа
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.
Парная линейная регрессия
17 Декабря 2013 в 21:11, контрольная работа
Вопросы:
Что такое регрессионная модель?
Перечислите этапы построения регрессионной модели (постановка проблемы; получение данных, анализ их качества; спецификация модели; интерпретация результатов)
Что такое функциональная зависимость? (такое отображение множества X на множество Y, что каждому значению x соответствует единственное значение y)
Нелинейная парная регрессия
25 Марта 2015 в 11:47, контрольная работа
На основании статистических данных показателя Y и фактора Х найти оценки параметров линии регрессии, если предположить, что стохастическая зависимость между фактором Х и показателем Y имеет вид:
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;
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:
Эволюция. Биологиялық регресс
05 Апреля 2015 в 13:10, реферат
Эволюция (лат. evolutіo – өрлеу, өркендеу), биологияда – тірі табиғаттың қайта айналып келмейтін және тура бағытталған тарихи дамуы. Эволюция терминін алғаш М.Хейл қолданды (1677). Кейін швейцарлық ғалым Ш.Бонне (1720 – 93) эмбриологияға арналған еңбектерінде пайдаланды (1762).
Парная регрессия и корреляция
20 Февраля 2014 в 23:21, контрольная работа
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
22 Января 2014 в 10:19, контрольная работа
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.
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.
Процесс, регресс в культурном развитии
17 Декабря 2012 в 00:48, контрольная работа
Итак, культура (лат. сulture) - 1) совокупность материальных и духовных ценностей, созданных человеческим обществом и характеризующих определенный уровень развития общества, различают материальную и духовную культуру; в более узком смысле термин культура относят к сфере духовной жизни людей; 2) уровень, степень развития, достигнутая в какой-либо отрасли знания или деятельности; 3) степень общественного и умственного развития, присущая кому-либо.
Уравнение парной линейной регрессии ,
29 Октября 2013 в 18:23, лекция
Оценка качества уравнения парной линейной регрессии
Регрессионная модель представляет сумму уравнения регрессии и остатков. Проверяется качество обоих слагаемых.
Оценка качества уравнения линейной регрессии состоит из следующих этапов.
1. Оценка математической точности уравнения. Для этого рассчитывается средняя относительная ошибка аппроксимации
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.
Построение однофакторных уравнений регрессии
15 Ноября 2012 в 17:15, лабораторная работа
1.Построить уравнение парной регрессии в линейной форме. Считая, что наблюдаемые значения фактора и результативный показатель принимают табличные (по вариантам) значения:
2.Провести дисперсионный анализ.
3. Оценить статистическую значимость уравнения.
4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии.
5. Вычислить средний коэффициент Эластичности.
Прогнозирование показателей внешней торговли по уравнению регрессии
18 Января 2015 в 19:48, курсовая работа
В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы внешней торговли, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений.
Внешнеторговое предвидение предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости.
Нелинейная регрессия. Корреляция для нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации
17 Октября 2013 в 20:16, контрольная работа
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 – .
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.