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.
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.
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.