Линейная регрессивная модель
Контрольная работа, 07 Мая 2012
Для построенных уравнений вычислить:
коэффициент корреляции;
коэффициент детерминации;
дисперсионное отношение Фишера;
стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
t — статистики Стьюдента;
Линейная модель парной регресии
Реферат, 28 Апреля 2013
В регрессионном анализе рассматривается односторонняя зависимость случайной переменной Y
от одной (или нескольких) неслучайной независимой переменной Х. Такая зависимость Y от X (иногда ее называют регрессионной) может быть также представлена в виде модельного уравнения регрессии Y от X (1)
Линейная модель инновационного процесса
Реферат, 07 Мая 2013
Результатом первых попыток описания инновационного процесса стало появление линейной модели, представляющей процесс как последовательное прохождение этапов фундаментальных исследований, прикладных исследований, конструкторских работ, производства и последующей диффузии.
История развития линейной модели инноваций хорошо представлена в книге «The making of science, technology and innovation policy: conceptual frameworks as narratives» канадского ученого Бенуа Годэна (Benoit Godin). В своей работе автор утверждает, что «линейная модель инноваций не является спонтанным изобретением одного человека.
Линейные и нелинейные модели. транспортная задача
Курсовая работа, 16 Января 2012
Под названием “транспортная задача” объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение.
Прогнозирование на основе линейной трендовой модели
Курсовая работа, 04 Июня 2010
На основании исходных данных, используя метод регрессионного анализа, выполнить следующие действия:
а) составить уравнение линейной регрессии, характеризующее изменение:
1) валовой прибыли от объема продаж продукции (задание 1);
2) дневной выработки в зависимости от стажа рабочих (задание 2);
3) остатков вкладов населения в коммерческом банке по месяцам года (задание 3);
4) объемы производства продукции по годам (задание 4);
б) дать интерпретацию коэффициенту регрессии в, что он в содержательном плане обозначает для составленного уравнения регрессии;
в) рассчитать теоретические значения признака-результата по уравнению регрессии, подставляя в него вместо х фактические значения признака-фактора, и построить графики, характеризующие фактический (исходный) временной ряд и теоретическую линию регрессии. Одновременно проверить правильность расчетов параметров уравнения регрессии, когда соблюдается равенство сумм фактических и теоретических значений результативного признака, т.е. у = у (при этом возможно некоторое расхождение вследствие округления расчетов).
г) оценить качество и степень надежности полученного уравнения регрессии, используя показатели корреляции и детерминации; сделать по ним вывод. Это действие выполняется для 1-ого и 2-ого заданий;
Парная регрессия. Линейные и нелинейные модели регрессии
Контрольная работа, 28 Апреля 2012
Задание: среди данных, представленных в таблице, определите вид зависимости (если она существует). Для ее описания подберите наиболее адекватную модель.
Объем промышленной продукции и выбросы загрязняющих веществ в атмосферу по сельским районом области.
Построение многофакторной линейной регрессионной модели
Контрольная работа, 08 Октября 2010
1. Найти уравнение множественной регрессии Y по X1 и X2.
2. Оценить значимость коэффициентов этого уравнения на уровне a=0,05.
3. Найти коэффициент множественной детерминации и пояснить его смысл.
4. Рассчитать частные коэффициенты корреляции и частные коэффициенты детерминации и пояснить их экономический смысл.
5. Сравнить раздельное влияние на результирующий показатель каждой из объясняющих переменных, используя стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности.
6. Проверить значимость полученного уравнения регрессии на 5%-ом уровне по F-критерию.
Составить математическую модель линейной производственной задачи
Курсовая работа, 26 Февраля 2012
1.Составить математическую модель линейной производственной задачи, взяв исходные данные из приложения 1, в соответствии со своим вариантом, где технологическая матрица А затрат различных ресурсов на единицу каждой продукции, вектор объемов ресурсов В и вектор удельной прибыли С при возможном выпуске четырех видов продукции с использованием трех видов ресурсов:
Построение и анализ множественной линейной эконометрической модели
Лабораторная работа, 22 Марта 2011
Цель: закрепление теоретического и практического материала по теме «Множественная регрессия», приобретение навыков построения и анализа многофакторных эконометрических моделей в модуле Multiple Regression.