*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов

рефераты, Статистика

Объем работы: 21 стр.

Год сдачи: 2007

Стоимость: 350 руб.

Просмотров: 1145

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Литература
Заказать работу
Введение 4

1. Изучение связи между двумя переменными 5

1.1 Понятие статистической и корреляционной связи 5

1.2 Понятие парной регрессии 6

1.3 Выбор уравнения регрессии 7

2. Линейная модель парной регрессии и МНК 8

2.1 Метод наименьших квадратов (МНК) 8

2.2 Оценка значимости линейного уравнения регрессии 11

2.3 Оценка значимости коэффициентов линейной регрессии 12

2.4 Интерпретация линейной модели регрессии 14

2.5 Прогнозирование с помощью уравнения линейной регрессии 15

3. Нелинейные модели парной регрессии 15

3.1 Регрессии, линейные по параметрам 16

3.2 Регрессии, нелинейные по параметрам 16

4. Использование парной регрессии в экономических расчетах 19

Заключение 21

Список литературы 22











Список литературы

Введение

В жизни все явления взаимосвязаны. В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методом корреляционного и регрессионного анализа. Статистическое исследование ставит своей конечной целью получение модели зависимости для ее практического использования.

Обычно нас интересуют не¬посредственные факторы, измерение их воздействия на результат, а также ранжирование факторов по интенсивности их влияния.

В случае двух признаков статистическая связь проявляется в том, что при изменении значений одного признака изменяется распределение другого признака.

Корреляционная связь - частный случай статистической связи. Корреляционная связь проявляется в том, что разным значениям одного признака соответствуют разные средние значения другого признака.

Парная корреляция — это изучение корреляционной связи между дву¬мя признаками.

Если изучается связь между двумя признаками, причем их можно рассматривать как фактор и результат, т. е. вероятно наличие зависимости, то эту зависимость представляют в виде уравнения регрессии.

К основным задачам корреляционно-регрессионного анализа в случае двух признаков относят:

– определение формы корреляционной зависимости между признаками, т.е. вида функции регрессии;

– определение степени влияния факторного признака на результативный;

– прогнозирование с помощью уравнения регрессии значений результативного признака.

1. Изучение связи между двумя переменными



1.1 Понятие статистической и корреляционной связи

Осо¬бенность связей в экономике и социальной сфере состоит в том, что их закономерный характер проявляется лишь в массе явлений - в среднем по совокупности. Всем известно, что затраты на рекламу, способствуя продвижению товару, приводят к увеличению выручки от продаж. Но по отношению к отдельному товару, отдельному про¬давцу эта закономерность может не подтвердиться. Она проявляется лишь в целом...


1. Статистика. Учебник для ВУЗов под редакцией Елисеевой И.И. М.:Проспект – 2006.- 443 с.

2. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. М. Финансы и статистика - 2005 . – 332 с.

3. Минашкин В.Г., Козарезова Л.О. Основы теории статистики. М: Финансы и статистика - 2004.

4. Яблокова С.А. Статистика. Конспект лекций. М. Москва 2005 - 93с.

5. Красс М., Чупрынов Б. Математика для экономистов. С-Пб: Питер, 2005, 457 с.

6. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для ВУЗов под редакцией А.Ефимова. М.: Наука, 1990, 431.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу