Модель множественной регрессии
13 Марта 2012 в 14:07, контрольная работа
Задачами работы являются:
- изучение построения уравнения множественной регрессии;
- изучение множественной корреляциии
-включение факторов в уравнение множественной регрессии
- проверка качества построенной модели
- оценка мультиколлинеарности факторов
- оценка гетероскедастичности
- рассмотрение изучаемой темы на практических примерах
Модель множественной линейной регрессии
03 Апреля 2014 в 10:48, контрольная работа
Необходимо провести анализ исходных данных, предоставленных агентством недвижимости «Дом-Юг» и установить влияет ли площадь квартир на их стоимость. Для проведения исследований воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Office, а именно пакетом Microsoft Excel и Statistica 10.
Модели нелинейной регрессии и область их применения
24 Января 2013 в 10:26, курсовая работа
Цель работы: Изучить модели нелинейной регрессии и область их применения.
Задачи работы:
Ознакомиться с понятиями линейной регрессии и видами нелинейных регрессий;
Привести к линейному виду нелинейные модели с помощью линеаризации;
Оценить качество полученных моделей и их адекватность;
Проанализировать влияние уровня инфляции на количество безработных.
Модель регрессии
Сайт-партнер: stud24.ru
04 Декабря 2011 в 16:46, контрольная работа
Сформулируем уравнение регрессии:
Уравнение регрессии будет иметь вид:
где – у - число побед
х1 – среднее число очков (ERA)
Модель парной регрессии
Сайт-партнер: myunivercity.ru
29 Апреля 2013 в 07:47, контрольная работа
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
12 Марта 2016 в 11:51, контрольная работа
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
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.
Специфика моделей регрессии
Сайт-партнер: myunivercity.ru
26 Июля 2014 в 10:26, реферат
Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Поведение отдельных экономических переменных контролировать нельзя, т.е. не удается обеспечить равенство всех прочих условий для оценки влияния одного исследуемого фактора. В этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т.е. построить уравнение множественной регрессии: