коэффициент эластичности коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится ре

Август 31, 2022

Главная
Математика
коэффициент эластичности коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится ре

Содержание

2. пример 1) 2)
4. Прогнозное значение определяется путем подстановки в уравнение регрессии соответствующего (прогнозного) значения .
5. пример Выполнить, по уравнению регрессии y=280+5,6x, прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума
6. средняя стандартная ошибка прогноза :
7. доверительный интервал прогноза
8. Нелинейная регрессия. Корреляция для нелинейной регрессии.
9. Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций
10. Различают два класса нелинейных регрессий: 1) регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные
11. Примером нелинейных регрессий по переменным могут служить следующие функции: - полиномы разных степеней - равносторонняя гипербола
12. К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции: - степенная - показательная - экспоненциальная
13. Нелинейная регрессия определяется, как в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК).
14. в параболе второй степени , заменяя переменные , получим двухфакторное уравнение линейной регрессии:
15. для полинома k-го порядка получим линейную модель множественной регрессии с k объясняющими переменными:
16. В уравнении равносторонней гиперболы – делаем замену z=1/x, получаем линейное уравнение y=a+bz
17. Для степенной модели линеаризация производится путём логарифмирования обеих частей уравнения с помощью замены получаем линейное уравнение
18. Для показательной модели линеаризация производится также с помощью логарифмирования обеих частей уравнения с помощью замены получаем
19. Корреляция для нелинейной регрессии. Величина данного показателя находится в границах: чем ближе к единице, тем теснее
21. Скачать презентацию

Слайд 2

пример
1)
2)

Слайд 3

Слайд 4

Прогнозное значение определяется путем подстановки в уравнение регрессии
соответствующего (прогнозного)

значения .

Слайд 5

пример
Выполнить, по уравнению регрессии y=280+5,6x, прогноз заработной платы y при прогнозном

значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 127% от среднего уровня (xp=6700).

Слайд 6

средняя стандартная ошибка прогноза :

Слайд 7

доверительный интервал прогноза

Слайд 8

Нелинейная регрессия.
Корреляция для нелинейной регрессии.

Слайд 9

Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с

помощью соответствующих нелинейных функций

Слайд 10

Различают два класса нелинейных регрессий:
1) регрессии, нелинейные относительно включенных в

анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
2) регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

Слайд 11

Примером нелинейных регрессий по переменным могут служить следующие функции:
- полиномы разных

степеней
- равносторонняя гипербола - .

Слайд 12

К нелинейным регрессиям по оцениваемым параметрам относятся функции:
- степенная
- показательная

- экспоненциальная

Слайд 13

Нелинейная регрессия определяется, как в линейной регрессии, методом наименьших квадратов (МНК).

Слайд 14

в параболе второй степени ,
заменяя переменные ,
получим двухфакторное уравнение линейной

регрессии:

Слайд 15

для полинома k-го порядка
получим линейную модель множественной регрессии с k

объясняющими переменными:

Слайд 16

В уравнении равносторонней гиперболы –
делаем замену z=1/x,
получаем линейное уравнение
y=a+bz

Слайд 17

Для степенной модели
линеаризация производится путём логарифмирования обеих частей

уравнения
с помощью замены
получаем линейное уравнение

Слайд 18

Для показательной модели
линеаризация производится также с помощью логарифмирования

обеих частей уравнения
с помощью замены
получаем линейное уравнение

Слайд 19

Корреляция для нелинейной регрессии.
Величина данного показателя находится в границах: чем

ближе к единице, тем теснее связь рассматриваемых признаков.