Линейная парная регрессия
13 Декабря 2012 в 21:58, контрольная работа
Задание:
1.Построить линейное уравнение парной регрессии от .
2.Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
3.Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента.
4.Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня.
5.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
6.На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.
Парная линейная регрессия
28 Октября 2011 в 15:19, курсовая работа
Построить линейную парную регрессию (регрессию вида ỹ= a+bx). Вычисление коэффициентов выполнить методом наименьших квадратов, дать интерпретацию в терминах задачи.
Построить корреляционное поле и линию регрессии линейного типа.
Вычислить выборочный коэффициент корреляции и проверить гипотезу о его значимости.
Проверить значимость коэффициентов регрессии, построить для них 95%-е доверительные интервалы.
Используя построенное уравнение, спрогнозировать значение ỹр при хр= (х7+х8)/2.
Построить доверительный интервал для зависимой переменной для хр= (х7+х8)/2 с надежностью γ= 0,95.
Определить, есть или нет автокорреляция остатков с помощью критерия Дарбина-Уотсона.
Вычислить коэффициент детерминации и проверить его значимость.
Оценить прогнозные качества модели.
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
Парная линейная регрессия
Сайт-партнер: yaneuch.ru
13 Июня 2013 в 18:11, контрольная работа
Необходимо определить, какой из заданных показателей является зависимой переменной, а какой – независимой. Построить поле корреляции. Найти точечные и интервальные оценки параметров модели y = a + b*x. Оценить значимость коэффициентов регрессии, используя t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы истинных значений параметров. Верифицировать полученную модель, используя дисперсионный анализ в регрессии и элементы теории корреляции. Интерпретировать полученные результаты. Сделать прогноз на основе модели.
Парная линейная регрессия
Сайт-партнер: referat.yabotanik.ru
06 Сентября 2011 в 18:20, контрольная работа
1.Рассчитайте параметры уравнения линейной зависимости выручки от экспорта 1тонны синтетического каучука от цены его на внутреннем рынке.
2. Найти оценки дисперсий S2, D(b0), D(b1), D(ŷ).
3. Постройте таблицу дисперсионного анализа.
4. Оцените тесноту связи с помощью коэффициента корреляции и детерминации.
5. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнения.
6. Оцените значимость коэффициента корреляции и значимость коэффициента регрессии b1 с помощью t-критерия Стьюдента.
Парная линейная регрессия
Сайт-партнер: referat911.ru
20 Октября 2014 в 21:51, реферат
С тех пор как экономика стала серьезной самостоятельной наукой, исследователи пытаются дать свое представление о возможных путях экономического развития, спрогнозировать ту или иную ситуацию, предвидеть будущие значения экономических показателей, указать инструменты изменения ситуации в желательном направлении. С другой стороны, во многих случаях различные экономисты предлагают разные, а зачастую противоположные методы решения той или иной задачи
Парная линейная регрессия
Сайт-партнер: freepapers.ru
06 Октября 2011 в 13:15, лабораторная работа
Задав теоретические параметры уравнения множественной линейной регрессии ŷ = a+bx+ε, значения случайной ошибки ε, значения фактора x, получить фактическое значение результата ŷ. Найти точечные оценки параметров линейной регрессии с использованием МНК, сравнить их с теоретическими значениями. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции rxy. Сделать вывод о связи между фактором и результатом.