Линейная регрессия
Реферат, 28 Мая 2013
Если расчёт корреляции характеризует силу связи между двумя переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для прогнозирования значения одной (зависимой) переменной отталкиваясь от значения другой (независимой) переменной. Для проведения линейного регрессионного анализа зависимая переменная должна иметь интервальную (или порядковую) шкалу
Линейная регрессия
Реферат, 17 Ноября 2013
Сегодня уже все, кто хоть немного интересуется дата майнингом, наверняка слышали про простую линейную регрессию. Про нее уже писали на хабре, а также подробно рассказывал Эндрю Нг в своем известном курсе машинного обучения. Линейная регрессия является одним из базовых и самых простых методов машинного обучения, однако очень редко упоминаются методы оценки качества построенной модели. В этой статье я постараюсь немного исправить это досадное упущение на примере разбора результатов функции summary.lm() в языке R. При этом я постараюсь предоставить необходимые формулы, таким образом все вычисления можно легко запрограммировать на любом другом языке. Эта статья предназначена для тех, кто слышал о том, что можно строить линейную регрессию, но не сталкивался со статистическими процедурами для оценки ее качества.
Парная линейная регрессия
Контрольная работа, 13 Июня 2013
Необходимо определить, какой из заданных показателей является зависимой переменной, а какой – независимой. Построить поле корреляции. Найти точечные и интервальные оценки параметров модели y = a + b*x. Оценить значимость коэффициентов регрессии, используя t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы истинных значений параметров. Верифицировать полученную модель, используя дисперсионный анализ в регрессии и элементы теории корреляции. Интерпретировать полученные результаты. Сделать прогноз на основе модели.
Модель линейной регрессии
Контрольная работа, 06 Февраля 2014
1 этап: Оценка взаимосвязей. Строим матрицу парных коэффициентов корреляции: ...
Вывод: из матрицы видно, что с зависимой переменной (y) тесно связаны переменные: год выпуска автомобиля, объём багажника, тип кузова, КПП, объём двигателя, комплектация а/м, тип привода, техническое состояние а/м и максимальный расход топлива на 100км; такая переменная, как пробег автомобиля по России слабо связана с ценой автомобиля бизнес-класса.
Линейная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 23 Августа 2012
Задачи собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак. Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
Параметры уравнения линейной регрессии
Курсовая работа, 03 Октября 2013
Требуется:
Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию углового коэффициента регрессии.
Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; определить стандартную ошибку регрессии; построить график остатков.
Проверить выполнение предпосылок метода наименьших квадратов.
Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (уровень значимости a=0,05).
Вычислить коэффициент детерминации R2; проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (уровень значимости a=0,05); найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
Линейная модель множественной регрессии
Контрольная работа, 24 Января 2013
Метод наименьших квадратовОценка параметров линейных уравнений регресии.
Оценка качества эконометрической модели.
....
Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация.
Система линейных одновременных уравнений/Общие понятие в системах уравнений, используемых в эконометрике.
Построение линейного уравнения регрессии
Контрольная работа, 28 Апреля 2013
Задание По данным таблицы 1. построить линейное уравнение регрессии, отражающее зависимость стоимость квартиры от ее жилой площади.
1. Для построенного уравнения вычислить:
коэффициент корреляции; коэффициент детерминации; дисперсионное отношение Фишера; стандартные ошибки коэффициентов регрессии; t – статистики Стьюдента; доверительные границы коэффициентов регрессии;
2. Дать содержательную интерпретацию коэффициента регрессии построенной модели.
Построение модели парной линейной регрессии
Контрольная работа, 24 Мая 2015
Условие задачи:
Имеются данные по 10 Магазинов о кампании с демонстрацией антисептических качеств своего нового моющего средства. Результаты наблюдений представлены в таблице:
№ Магазин Объем продаж,у.е. Расходы на рекламу,у.е.
1 72 5
2 76 8
3 78 6
4 70 5
5 68 3
6 80 9
7 82 12
8 65 4
9 62 3
10 90 10
Построение модели парной линейной регрессии
Творческая работа, 24 Ноября 2014
Анализируя полученный график поля корреляции можно сказать, что связь между числом часов в неделю и средним баллом по направлению является прямой, по форме связи - линейной, а по степени тесноты - тесной.
Эконометрическое моделирование линейного уравнения парной регрессии
Курсовая работа, 12 Сентября 2013
Целью данной работы является выявление зависимости среднедушевых расходов от средней заработной платы в регионе.
Задачи данной работы:
создание исходной таблицы данных, построение поля корреляции;
расчет параметров a и b линейного уравнения парной регрессии при помощи МНК;
оценка качества и экономическое обоснование модели линейного уравнения парной регрессии;
расчет прогнозных значений исследуемой переменной.
Модель линейной множественной регрессии по методу наименьших квадратов
Контрольная работа, 19 Декабря 2012
Был исследован рынок жилья. Результирующим признаком является стоимость квартиры; площадь квартиры и площадь кухни – факторы, влияющие на результирующий признак.
Данные были взяты с сайтов: www.realty.74mail.ru/realty и www.dan-invest.ru .
Модель множественной линейной регрессии, оценка ее параметров и качества
Реферат, 10 Марта 2014
Современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования невозможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики. Значение эконометрического анализа состоит в том, что он является связующим звеном между экономической теорией и практикой. Эконометрика дает методы экономических измерений, методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики.
Множественная линейная регрессия в ВПО «Орловский государственный университет»
Отчет по практике, 14 Марта 2013
Введение……………………………………...…………………………………...4
1. Теоретическая часть………………………………………………………..5
1.1. Теоретические основы прикладного регрессионного анализа..….5
1.2. Метод наименьших квадратов (МНК)……………………………..9
1.3. Проверка предпосылок и предположений регрессионного анализа…………………………………………………………….……………...20
1.3.1. Проверка случайности ……...............…………………….....….21
1.3.2. Проверка стационарности.……………...…………………….....23
1.4. Мультиколлинеарность переменных…..………………………….26
1.5. Адекватность модели……..………………………………….…….28
2. Практическая часть……………………………………………………….29
Список литературы………………………………………………………………39
Оценка значимости коэффициента парной корреляции. Интервальный прогноз на основе линейного управления регрессии
Контрольная работа, 17 Ноября 2013
Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции. Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-фициентов.