Содержание
- 2. Экономические данные - количественные характеристики каких-либо экономических объектов или процессов. Экономические данные (фактор 1, фактор 2,
- 3. Изучение действительности показывает, что вариация каждого изучаемого признака находится в тесной связи и взаимодействии с вариацией
- 4. Регрессионный анализ Регрессионный анализ предназначен для исследования зависимости исследуемой переменной от различных факторов и отображения их
- 5. Парная регрессия В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и
- 6. Случайная величина ε называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок
- 7. Виды регрессий Различают линейные и нелинейные регрессии. . Линейная регрессия описывается уравнением . Нелинейные регрессии: а)
- 8. y y x x y x y x x Основные типы кривых, используемые при количественной оценке
- 9. Основные типы кривых, используемые при количественной оценке связей между двумя переменными
- 10. Значительный интерес представляет аналитический метод выбора типа уравнения регрессии, который основан на изучении материальной природы связи
- 11. Если уравнение регрессии проходит через все точки корреляционного поля, что возможно только при функциональной связи, когда
- 12. Линейная модель парной регрессии и корреляции Рассмотрим простейшую модель парной регрессии – линейную регрессию. Линейная регрессия
- 13. Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров – a и b. Классический подход к оцениванию
- 14. y } εi Линия регрессии с минимальной дисперсией остатков.
- 15. Как известно из курса математического анализа, чтобы найти минимум функции (4), надо вычислить частные производные по
- 16. Решая систему уравнений (6), найдем искомые оценки параметров a и b. Можно воспользоваться следующими готовыми формулами,
- 17. Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну
- 18. Оценка тесноты связи Коэффициент корреляции Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии
- 19. Коэффициент детерминации Для оценки качества подбора линейной функции рассчитывается квадрат линейного коэффициента корреляции , называемый коэффициентом
- 20. Средняя ошибка аппроксимации Проверить значимость уравнения регрессии – значит установить, соответствует ли математическая модель, выражающая зависимость
- 21. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции После того как найдено уравнение линейной регрессии, проводится оценка
- 22. 7.1.1. Основные положения дисперсионного анализа Согласно основной идее дисперсионного анализа, общая сумма квадратов отклонений переменной y
- 23. Общая сумма квадратов отклонений индивидуальных значений результативного признака у от своего среднего значения вызвана влиянием множества
- 24. Поскольку не все точки поля корреляции лежат на линии регрессии, то всегда имеет место их разброс,
- 25. 7.1.2. Степени свободы Любая сумма квадратов отклонений связана с числом степеней свободы, т.е. с числом свободы
- 26. 7.1.2.1. Число степеней свободы для общей суммы квадратов Для общей суммы квадратов требуется (n - 1)
- 27. 7.1.2.2. Число степеней свободы для факторной суммы квадратов Для факторной суммы квадратов число степеней свободы определяется
- 28. 7.2. F – критерий Фишера Схема дисперсионного анализа имеет вид, представленный в таблице 1 ( n
- 29. Поделив каждую сумму квадратов на соответствующее ей число степеней свободы, получим средний квадрат отклонений или, что
- 30. Нулевая гипотеза дисперсионного анализа гласит, что коэффициент регрессии равен 0: b = 0 и, следовательно, фактор
- 31. Вычисленное значение F-отношения признается достоверным (отличным от 1), если оно больше табличного. В этом случае отбрасывается
- 32. 7.2.1. Связь F - критерия с коэффициентом детерминации Величина F -критерия связана с коэффициентом детерминации ,
- 33. 7.3. Оценка значимости коэффициента регрессии В парной линейной регрессии оценивается значимость не только уравнения в целом,
- 34. Величина стандартной ошибки совместно с t –распределением Стьюдента при (n – 2) степенях свободы применяется для
- 36. Скачать презентацию