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.
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;
Модель регрессии
Сайт-партнер: stud24.ru
Контрольная работа, 04 Декабря 2011
Сформулируем уравнение регрессии:
Уравнение регрессии будет иметь вид:
где – у - число побед
х1 – среднее число очков (ERA)
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.
Специфика моделей регрессии
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Реферат, 26 Июля 2014
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:
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.