Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов
рефераты, Статистика Объем работы: 21 стр. Год сдачи: 2007 Стоимость: 350 руб. Просмотров: 1273 | | |
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.