Модель регрессии

Контрольная работа, 04 Декабря 2011

Сформулируем уравнение регрессии:
Уравнение регрессии будет иметь вид:

где – у - число побед
х1 – среднее число очков (ERA)

Нелинейные модели регрессии и линеаризация

Доклад, 15 Декабря 2011

Соотношение между социально-экономическими явлениями и процессами далеко не всегда можно выразить линейными моделями, т.к. при этом могут возникнуть недопустимые ошибки. Нелинейными оказываются производственные функции, функции спроса и т.д.

Классическая линейная модель парной регрессии

Реферат, 13 Ноября 2011

Эконометрика— это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам.
Слово «эконометрика» произошло от двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон» — «правило определения расстояния между двумя точками в пространстве», «метрия» — «измерение»). Эконометрика — это наука об экономических измерениях.

Выражение параметров линейной модели регрессии через среднее значение исходных данных

Контрольная работа, 22 Октября 2012

Общая модель парной регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений.
Регрессионным анализом называется определение аналитического выражения связи между исследуемыми переменными, в котором изменение результативной переменной происходит под влиянием факторной переменной.
Модель регрессии или уравнение регрессии позволяет количественно оценить взаимосвязь между исследуемыми переменными.

Модель парной регрессии

Сайт-партнер: myunivercity.ru

Контрольная работа, 29 Апреля 2013

В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т. е. с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Иными словами, исследование начинается с теории, устанавливающей связь между явлениями.

Модель простой регрессии

Сайт-партнер: referat.yabotanik.ru

Контрольная работа, 12 Марта 2016

Математические модели широко используются в экономике, в финансах, в общественных науках. Обычно модели строятся и верифицируются на основе имеющихся наблюдений изучаемого показателя и, так называемых, объясняющих факторов. Язык экономики все больше становится математическим, а саму экономику все чаще упоминают как одну из наиболее математизированных наук. В течение последних десятилетий математические и, в частности, статистические методы в экономике стремительно развиваются. Свидетельством признания эконометрики является присуждение за наиболее выдающиеся работы в этой области Нобелевских премий по экономике: Р.Фришу и Я. Тинбергу (1969) за разработку математических методов анализа экономических процессов, Л. Клейну (1980) за создание эконометрических моделей и их применение к анализу экономических колебаний и экономической политике, Т. Хаавельмо (1989) за работы в области вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур, Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000) за развитие методов анализа селективных выборок и моделей дискретного выбора.

Модель линейной регрессии

Сайт-партнер: yaneuch.ru

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.

Построение модели регрессии

Сайт-партнер: referat911.ru

Практическая работа, 03 Февраля 2014

Имеются следующие данные: ... 1) Найти коэффициенты парной корреляции и и выбрать фактор наиболее тесно связанный с зависимой переменной y(t). 2) Для выбранного фактора построить линейную однопараметрическую модель регрессии . 3) Проверить модель на адекватность и оценить ее точность. 4) Построить точечный и интервальный прогноз на два шага вперед по модели регрессии. 5) Отобразить на графиках фактические данные, результаты расчетов и прогнозирования.