Линейная регрессивная модель
07 Мая 2012 в 21:20, контрольная работа
Для построенных уравнений вычислить:
коэффициент корреляции;
коэффициент детерминации;
дисперсионное отношение Фишера;
стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
t — статистики Стьюдента;
Линейная модель парной регресии
28 Апреля 2013 в 21:15, реферат
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
07 Мая 2013 в 18:55, реферат
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
16 Января 2012 в 18:38, курсовая работа
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
04 Июня 2010 в 10:21, курсовая работа
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
28 Апреля 2012 в 08:20, контрольная работа
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
08 Октября 2010 в 00:14, контрольная работа
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
26 Февраля 2012 в 21:17, курсовая работа
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
22 Марта 2011 в 20:30, лабораторная работа
Цель: закрепление теоретического и практического материала по теме «Множественная регрессия», приобретение навыков построения и анализа многофакторных эконометрических моделей в модуле Multiple Regression.