Двухфакторная линейная модель

Лекция, 26 Января 2013

Двухфакторная линейная модель регрессии.
Нахождение параметров модели методом наименьших квадратов.
Множественная и частная корреляция.

Нарушения допущений классической модели линейной регрессии

Лабораторная работа, 21 Ноября 2012

В лабораторной работе № 1 выявили, что на чистый доход (y) предприятий оказывают влияния такие факторы, как использованный капитал (x2) и численность служащих (x3).
Для нахождения остатков воспользуемся инструментом анализа данных Регрессия.

Оптимизационные модели. Основная задача линейного программирования

Курсовая работа, 17 Апреля 2011

Цель курсовой работы - изучить методы решения задач линейного программирования и научиться применять на практике решение задачи графическим, симплекс-методом (аналитическим и табличным) для прямой и двойственной задачи линейного программирования.
Задачи работы:
1. Изучить литературу по данной теме
2. Овладеть методами научного исследования, провести научно-практическое исследование, раскрыть тему курсовой работы, рассмотрев ее в теоретическом и практическом аспектах

Модели линейного программирования. Задача планирования производства

Курсовая работа, 15 Декабря 2011

Развитие современного общества характеризуется повышением технического уровня, усложнением организационной структуры производства, углублением общественного разделения труда, предъявлением высоких требований к методам планирования и хозяйственного руководства. В этих условиях только научный подход к руководству экономической жизнью общества позволит обеспечить высокие темпы развития народного хозяйства.

Тестирование адекватности модели линейной регрессии согласно общей схеме (включая тестирование случайных отклонений на наличие нормаль

Курсовая работа, 28 Февраля 2012

Целью данной работы является построение эконометрической модели и ее дальнейший анализ. Так же в работе были поставлены такие задачи как:
• тестирование случайных отклонений модели на наличие нормального распределения
• проверка модели на отсутствие автокорелляции с помощью критерия Дарбина - Уотсона;