*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

Регрессионныйанализ

рефераты, Статистика

Объем работы: 16 стр.

Год сдачи: 2005

Стоимость: 300 руб.

Просмотров: 574

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Заключение
Заказать работу
Содержание

Введение 3
1. Регрессионное моделирование и задача выбора регрессионной модели 4
2. Числовой пример сопоставления двух видов регрессионных моделей 7
Заключение 16
Список литературы 17

Важнейшими задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых
переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).
Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.
Корреляционный и регрессионный анализ, исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов
осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель – это аналог, условный образ
(изображение, описание, схема, чертёж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий «оригинал». Модель
представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого
объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями,
исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение и модели в виде функциональных уравнений
используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него
отдельных факторов.
Заключение

Итак, в настоящей контрольной работе задача выбора регрессионной модели проиллюстрирована на примере сравнения линейной и степенной
моделей однофакторной регрессии.
Помимо рассмотренных в контрольной работе, по количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными
(два и более факторов).
В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.
Двухмерная линейная модель корреляционного и регрессионного анализа (однофакторный линейный корреляционный и регрессионный анализ).
Наиболее разработанной в теории статистики является методология так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации
факторного анализа х на результативный признак у и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.
Овладение теорией и практикой построения и анализа двухмерной модели корреляционного и регрессионного анализа представляет собой
исходную основу для изучения многофакторных стохастических связей.
Перечисленные виды регрессионных моделей сложны и трудоемки для использования, однако, могут давать хорошие результаты при
математическом моделировании и прогнозировании математических явлений.

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