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.
Парная регрессия и корреляция
Лабораторная работа, 23 Января 2013
Парная регрессия – уравнение связи двух переменных y и x: , где y – зависимая переменная (результативный признак); x – независимая, объясняющая переменная (признак-фактор).
Различают линейные и нелинейные регрессии.
Линейная регрессия: y = a + bx + .
Нелинейные регрессии делятся на два класса: регрессии, нелинейные относи-тельно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам
Парная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 06 Марта 2014
Задание:
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной парной регрессии.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
Парная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 29 Мая 2014
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры уравнений линейной, степенной парной регрессии.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
Парная регрессия и корреляция
Контрольная работа, 13 Января 2014
Сформулируйте задачи, решаемые эконометрикой.
Эконометрика - наука,в которой на базе реальных статистичеких данных строятся,анализируются и совершенствуются модели реальных экономических явлений.
Задачи эконометрики можно классифицировать по 3 признакам:
1. по конечным прикладным целям
2. по уровню иерархии
3. по профилю анализируемой экономической системы.
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.
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
Нелинейные модели парной регрессии и корреляции
Лекция, 02 Июля 2014
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 – .
2. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам, например
– степенная – ;
– показательная – ;
– экспоненциальная – .
Парная регрессия и корреляция в эконометрическом моделировании
Контрольная работа, 02 Марта 2014
Исследуется зависимость оборота розничной торговли от уровня денежных доходов на душу населения по субъектам Приволжского федерального округа.
провести оценку параметров и показателей тесноты связи для степенной функции (модели) модели,
оценить качество уравнения по средней ошибке аппроксимации,
провести оценку статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции по F-критерию Фишера,
провести прогнозирование результативного признака в виде доверительного интервала при увеличении факторного признака на 10% (или другое возможное значение).
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.