Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Января 2015 в 17:25, курсовая работа
Основные понятия, особенности и задачи корреляционного и регрессионного анализа.
Классическим методом оценивания коэффициентов уравнения регрессии является метод наименьших квадратов. Первое изложение элементов метода наименьших квадратов было дано в 1806 г. А.М. Лежандром в связи с вопросами вычисления космических орбит.
1.Общие понятия стр.3
1.1 Понятие корреляционной и регрессионной связи стр.3 1.2 Виды регрессий и корреляций стр.5 1.3 Задачи корреляционного и регрессионного анализа стр.7
2.Корреляция стр.8
2.1 Свойства коэффициента корреляции двух случайных величин стр.8
2.2 Корреляционная таблица стр.10
2.3 Способы вычисления выборочного коэффициента корреляции стр.11
3.Регрессионный анализ стр.16
3.1 Основные понятия. Модель регрессии стр.16
3.2 Задачи регрессионного анализа стр.17
3.3 Алгоритм корреляционно-регрессионного анализа стр.19
4. Особенности практического применения регрессионных моделей стр.20
Список литературы стр.23
Большим препятствием к применению регрессии является ограниченность исходной информации, при этом наряду с указанными выше затрудняющими обстоятельствами (мультиколлинеарность, зависимость остатков, небольшой объем выборки и т. п.) ценность информации может снижаться за счет ее «засоренности», т. е. проявления новых обстоятельств, которые ранее не были учтены.
Резко отклоняющиеся наблюдения могут быть результатом действия большого числа сравнительно малых случайных факторов, которые в достаточно редких случаях приводят к большим отклонениям, либо это действительно случайные один или несколько выбросов, которые можно исключить как аномальные. Однако при наличии не менее трех аномальных отклонений на несколько десятков наблюдений приписывают это наличию одного или нескольких неучтенных факторов, которые проявляются только для аномальных наблюдений.
Наиболее распространенные в таких случаях следующие приемы: исключение одного из двух сильно связанных факторов, переход от первоначальных факторов к их главным компонентам, число которых быть может меньше, затем возвращение к первоначальным факторам.
Список литературы
1. Прохоренкова А.Т. Курс лекций по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика».
2. Математическая статистика – Смоленск: НОУ ВПО «СИБП», 2009 - 96с. (с.66-82)
3. Орлова И. В., Половников В. А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие – М.: Вузовский учебник, 2007.
4. Эконометрика: Учебник / Под ред. И. И.Елисеевой. - 2-е изд.; перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 576с.
5. Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Под ред. Елисеевой И. И. - М.: Финансы и статистика, 2008 - 192с64. Орлова И. В. Экономико-математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач / И. В. Орлова; ВЗФЭИ. - М.: Вузовский учебник, 2007. - 144с.
6. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 2005.
7. Орлов А. И. Эконометрика: Учеб. пособие для вузов – М.: «Экзамен», 2008.
Информация о работе Понятие корреляционной и регрессионной связи