Корреляции и регрессия
28 Ноября 2011 в 22:16, реферат
Корреляция и регрессия – это методы входящие в группу экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.
Но действие корреляции и регрессии затруднено в связи с:
- сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, временными лагами;
Парная регрессия и корреляция
15 Апреля 2014 в 11:06, контрольная работа
Требуется:
1. Для характеристики зависимости y от x рассчитать параметры следующих функций:
а) линейной;
б) степенной;
в) показательной;
Множественная регрессия и корреляция
13 Февраля 2012 в 16:59, курсовая работа
Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и целом ряде других вопросов эконометрики. В настоящее время множественная регрессия – один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.
Множественная регрессия и корреляция
10 Марта 2013 в 22:45, реферат
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию независимой переменной. Если строится модель с набором факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации , который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии факторов. Влияние других, не учтенных в модели факторов, оценивается как с соответствующей остаточной дисперсией .
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: turboreferat.ru
12 Декабря 2011 в 08:57, лабораторная работа
1. Построить предложение уравнения регрессии, включая линейную регрессию.
2. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.
3. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения.
4. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.
5. Построить интервальный прогноз для значения x = xmax для линейного уравнения регрессии.
6. Определить средний коэффициент эластичности.
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: freepapers.ru
05 Марта 2013 в 15:14, задача
Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и b. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Можно обратиться к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию (Рис. 2.2). Далее по графику можно определить значения параметров. Параметр а определим как точку пересечения линии регрессии с осью у, а параметр b . оценим, исходя из угла наклона линии регрессии, как dy/dx, где dy — приращение результата у, a dx — приращение фактора х:, т. е.
Регрессия и корреляция
Сайт-партнер: stud24.ru
23 Декабря 2012 в 09:18, курсовая работа
По предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов ( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих ( ).
Парная регрессия и корреляция
Сайт-партнер: referat911.ru
06 Мая 2013 в 14:37, лабораторная работа
Задача 18
По 30 заводам, выпускающим продукцию А, изучается зависимость потребления электроэнергии y (тыс. кВт ч) от производства продукции - x1 (тыс. ед.) и уровня механизации труда - x2 (%). Данные приведены в таблице 1.
Таблица 1
Признак Среднее значение Среднее квадратическое отклонение Парный коэффициент корреляции
y 1000 27 =0,77
420 45 =0,43
41,5 18 =0,38
Задание:
1. Постройте уравнение множественной регрессии в стандартизированном и натуральном масштабе.
2. Определите показатели частной и множественной корреляции.
3. Найдите частные коэффициенты эластичности и сравните их с β-коэффициентами.
4. Рассчитайте общий и частный F-критерий Фишера.