Нелинейная регрессия

12 Декабря 2010 в 21:42, творческая работа

презентация по нелинейной регрессии

Нелинейная регрессия

08 Апреля 2011 в 05:39, реферат

Далеко не все задачи исследования взаимосвязей экономических переменных описываются обычной линейной регрессионной моделью. Во-первых, исходные данные могут не соответствовать тем или иным предпосылкам линейной регрессионной модели и требовать либо дополнительной обработки, либо иного модельного инструментария. Во-вторых, исследуемый процесс во многих случаях описывается не одним уравнением, а системой, где одни и те же переменные могут быть в одних случаях объясняющими, а в других - зависимыми.

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.

Решение задачи по парной регрессии. Линейная и нелинейная регрессии

18 Ноября 2011 в 22:35, задача

Решение задачи в программе Эксель

Определение параметров нестационарного нелинейного уравнения регрессии

10 Декабря 2011 в 19:41, отчет по практике

Множественная регрессия широко используется для решения целого ряда вопросов эконометрики.
В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Определение параметров нестационарного нелинейного уравнения регрессии

06 Декабря 2012 в 11:04, лабораторная работа

В данной работе необходимо рассмотреть линейную модель изучаемого экономического объекта. В качестве объекта исследования представлен производственный процесс, о котором известны следующие статистические данные:
1. Y(t) – ставка % рефинансирования Центробанка;
2. Х1(t) – уровень безработицы, %
3. Х2(t) – уровень инфляции, %