Прогресс и регресс
16 Мая 2014 в 14:33, контрольная работа
Развитие является основным предметом изучения диалектики, а сама диалектика выступает как наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления. Нацеленность на развитие служит критерием диалектики. Познание законов развития дает возможность управлять процессами развития, изменять мир в соответствии с объективными законами и потребностями человека.
Развитие - не есть развитие "вообще", "всего", "всей материи", "Вселенной в целом", "всего и вся в предмете". Развитие связано только с конкретными материальными или духовными системами: развивающейся системой может быть отдельный организм, Солнечная система, общество, теория и т. п. Вне конкретных систем нет никакого развития. О развитии материи можно говорить, подразумевая под этим бесконечное множество развивающихся конкретных систем и реализацию бесконечного множества возможностей к новообразованиям, заключенным в материи.
Линейная регрессия
28 Мая 2013 в 15:41, реферат
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
17 Ноября 2013 в 22:12, реферат
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.
Нелинейная регрессия
19 Июля 2013 в 11:34, лекция
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные связи, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций.
Различают два класса нелинейных регрессий:
• регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Модель линейной регрессии
06 Февраля 2014 в 12:51, контрольная работа
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.
Парная линейная регрессия
13 Июня 2013 в 18:11, контрольная работа
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
06 Марта 2014 в 13:41, контрольная работа
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
29 Мая 2014 в 20:55, контрольная работа
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
23 Января 2013 в 16:43, лабораторная работа
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
Нелинейная регрессия и ее виды
27 Ноября 2012 в 15:24, контрольная работа
Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций: например, равносторонней гиперболы, параболы второй степени и др.
Различают два класса нелинейных регрессий:
• регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Парная регрессия и корреляция
13 Января 2014 в 15:44, контрольная работа
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.
Линейная регрессия и корреляция
23 Августа 2012 в 10:39, контрольная работа
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.
Оценка качества уравнения регрессии
05 Сентября 2014 в 12:44, лекция
Теорема Гаусса-Маркова.
Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии.
Качество уравнения регрессии. Коэффициент детерминации.
Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
Типовой расчёт по нелинейной регрессии
19 Ноября 2015 в 18:34, контрольная работа
Методом наименьших квадратов выбрать зависимость одного из следующих типов , которая лучше всего описывает зависимость между и , Для выбранной зависимости определить индекс корреляции и среднюю ошибку аппроксимации. Выяснить вопрос о возможности замены выбранной зависимости, линейной при уровне значимости Выбранную зависимость и эмпирические данные изобразить на чертеже.
Параметры уравнения линейной регрессии
03 Октября 2013 в 20:26, курсовая работа
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
24 Января 2013 в 15:42, контрольная работа
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
28 Апреля 2013 в 11:03, контрольная работа
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.
Приближение данных, регрессия в ToolBox Optimization
05 Ноября 2013 в 17:50, контрольная работа
Перед началом процесса приближения возможно произвести ряд предварительных действий.
Во-первых можно указать:
различные веса для данных (см. раздел Опция для задания весов) и использовать таким образом взвешенный метод наименьших квадратов для подбора параметров;
часть исключаемых данных при подборе параметров (см. раздел Опция для исключения части данных);
нужно или нет масштабировать и центрировать исходные данные перед процессом подбора параметров модели для обеспечения более устойчивых результатов (см. раздел Опция для масштабирования и центрирования данных).
Построение моделей множественной регрессии
17 Мая 2013 в 13:15, курсовая работа
Ситуация: «Огород Робинзона». Робинзон Крузо решил провести подготовку нового участка земли под огород. В ходе этой работы ему необходимо было очистить землю от камней. Для анализа производительности своего труда Робинзон разбил весь участок на секторы. Убирая камни с каждого сектора, он фиксировал потраченное время Y(в часах) и общий вес корзин с камнями X (в кг), которые ему пришлось убрать. Необходимо построить модель зависимости времени уборки от общего веса корзин.
Построение модели парной линейной регрессии
24 Мая 2015 в 12:15, контрольная работа
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
24 Ноября 2014 в 14:36, творческая работа
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.
Классическая модель множественной регрессии
17 Мая 2013 в 05:06, курсовая работа
Цель курсовой работы: исследование влияния социально-экономических показателей на объем инвестиций в основной капитал на душу населения.
Задачами данной работы являются:
Построить МНК-оценки коэффициентов линейной модели множественной регрессии и провести ее исследование.
Провести анализ построенной линейной модели множественной регрессии на наличие/отсутствие мультиколлинеарности; в случае необходимости устранить мультиколлинеарность.
Нелинейные модели парной регрессии и корреляции
02 Июля 2014 в 16:35, лекция
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 – .
Отбор факторов в модель множественной регрессии
16 Января 2014 в 22:42, реферат
Невозможность использования «классических» подходов при построении эконометрических моделей в условиях плохой обратимости матрицы (X¢X) обусловливает необходимость применения при оценке их параметров специальных процедур и методов, которые позволяют снизить отрицательное влияние высокой корреляции между объясняющими переменными на точность и достоверность получаемых оценок.
Целью данной работы является изучение проблем мультиколлинеарности в регрессионных моделях, исследование некоторых приемов и методов оценки коэффициентов эконометрической модели в условиях сильной корреляционной зависимости (мультиколлинеарности) между объясняющими переменными и применение их в конкретных практических ситуациях.
Прогресс и регресс. Их диалектическое соотношение
01 Апреля 2013 в 16:57, контрольная работа
Целью данной работы являются раскрытие понятий прогресса и регресса, характеристика основных научных теорий прогресса и регресса, а также освещение их диалектического соотношения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
1. Рассмотреть понятие прогресса в истории философии.
2. Раскрыть понятие регресса в истории философии.
3. Проанализировать диалектическое соотношение прогресса и регресса.
Построение и анализ модель множественной регрессии
15 Января 2014 в 08:50, контрольная работа
1. Построить классическую линейную модель множественной регрессии, выполнить экономический анализ основных показателей модели: коэффициентов «чистой» регрессии, индекса корреляции, индекса детерминации, оценить значимость модели в целом (F-критерий Фишера) и отдельных ее параметров (t-статистика Стьюдента).
2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Если мультиколлинеарность присутствует - устранить (или ослабить) ее методом пошагового отбора переменных.
Общественный прогресс и регресс. Критерии прогресса
16 Января 2014 в 17:16, лекция
Движение истории человечества обнаруживает, что в общественном развитии имеются восхождение, цикличность и деструктивные процессы.
Прогресс - поступательное развитие общества по восходящей линии, его расцвет. Критерием общественного прогресса служит прежде всего степень развития производительных сил, экономического строя, а также определяемых им надстроечных институтов, развития и распространения науки и культуры, развития личности, степень возрастания общественной свободы.
Анализ коэффициентов уравнения множественной регрессии
04 Ноября 2014 в 19:51, контрольная работа
Анализ коэффициентов уравнения множественной регрессии: позволяет сделать вывод о степени влияния каждого из двух факторов на показатель производительности труда. Так, параметр свидетельствует о том, что с увеличением продолжительности внутрисменных простоев на 1 мин следует ожидать снижения производительности труда (дневной выработки деталей одним рабочим) на 0,41шт. (обратная связь). Повышение же квалификации рабочего на 1 разряд может привести увеличению выработки на 3,37 детали. Отсюда можно сделать соответствующие практические выводы и осуществить мероприятия, направленные на повышение производительности труда.
Полиномиальная регрессия непрерывной функции на отрезке
03 Июня 2012 в 20:17, реферат
Поставим задачу, улучшить найденное решение, минимизировать не сумму квадратов, что делает Excel автоматически, а сумму отклонений в «Поиске решения». Устанавливаем целевую ячейку Е11 по минимальному значению, изменяя ячейки С11 и С12, дополнительных ограничений не устанавливаем. После команды «Выполнить» получаем:
а1 = 0,105212;
а0 = -0,58453;
Среднее отклонение = 0,50748;
Среднее квадратическое отклонение = 0,663188.
Парная регрессия и корреляция в эконометрическом моделировании
02 Марта 2014 в 18:55, контрольная работа
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).
Прогнозирование показателей внешней торговли по уравнению регрессии
11 Декабря 2014 в 18:06, 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.
Эконометрическое моделирование линейного уравнения парной регрессии
12 Сентября 2013 в 01:29, курсовая работа
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
19 Декабря 2012 в 06:33, контрольная работа
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
10 Марта 2014 в 04:10, реферат
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»
14 Марта 2013 в 09:51, отчет по практике
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
17 Ноября 2013 в 12:39, контрольная работа
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.
Спецификация модели. Отбор факторов при построений множественной регрессии. Предпосылки метода наименьших квадратов
24 Марта 2012 в 12:22, контрольная работа
Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Например, при построении модели потребления того или иного товара от дохода исследователь предполагает, что в каждой группе дохода одинаково влияние на потребление таких факторов, как цена товара, размер семьи, ее состав. Вместе с тем исследователь никогда не может быть уверен в справедливости данного предположения. Для того чтобы иметь правильное представление о влиянии дохода на потребление, необходимо изучить их корреляцию при неизменном уровне других факторов.
Исследование модели множественной регрессии на мультиколлинеарность. Расчет и оценка значимости коэффициента частной корреляции
24 Февраля 2014 в 19:23, лабораторная работа
Условие: имеется выборочная модель множественный регрессии у*
Требуется: проверить модель на коллинеарность факторов х1 и х2; рассчитать выборочные коэффициенты частной корреляции r….,используя один способ.Оценить их значимость,сравнить с парными коэффициентами…..,объяснить причины различий. Одним из подходов по выявлению мультиколлинеарности является анализ матрицы парных коэффициентов корреляции.При этом,если …..,то уже в этом случае можно говорить о коллинеарности факторов.
Определение параметров уравнения регрессии с помощью косвенного метода наименьших квадратов и двухшагового метода наименьших квадратов
11 Апреля 2013 в 19:27, отчет по практике
Сегодня вопрос о построении эконометрической модели и об определении возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов достаточно актуален.
Цель работы: определение параметров уравнения регрессии косвенным методом наименьших квадратов (КМНК), двухшаговым методом наименьших квадратов (ДМНК), а также сравнение полученных результатов.
Центральной проблемой эконометрики является построение эконометрической модели и определение возможностей её использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.
Данная работа посвящена определению параметров уравнения функции потребления в простой кейнсианской модели формирования доходов