Построение и анализ модели множественной регрессии

ЭЭБ Балашова А. Проверила: доц. Ишханян М. Москва 2 Оглавление Введение Первичныи анализ данных II. Парная линеи ная регрессия III. Множественная линеи ная регрессия Страница Список литературы множественной Введение Эконометрика позволяет анализировать модели между различными курсовыми показателями на основании реальных статистических данных с применением методов теории вероятностей и математической статистики.

С помощью эконометрики выявляют новые, работа организация труда работников неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Основная цель эконометрики заключается в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, выявленными в экономической теории.

Основной предмет исследования эконометрики это массовые экономические явления и процессы. Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью множественных моделей. Модель регрессиии в мооель средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на модели реальной статистической информации.

Применение метода моделирования вызвано тем, что большинство объектов или проблем, относящихся к этим объектам непосредственно исследовать или совершенно невозможно, или подобное исследование требует много времени и средств. Таким образом, эконометрика исследует различные экономические регрессии, установленные экономической теорией, с помощью методов математической и экономической статистики. С помощью эконометрики решается очень широкий круг задач. Наиболее общими задачами эконометрики являются: 1 обнаружение и анализ статистических закономерностей в экономике; 2 построение на базе выявленных эмпирических экономических зависимостей эконометрических моделей.

Данные задачи делятся на более курсовые подзадачи, которые курсовей классифицировать по трём признакам: 1 классификация задач по конечным прикладным целям: 3 4 а прогноз множественных показателей, определяющих состояние и развитие изучаемой системы; б моделирование возможных вариантов социально-экономического развития регрессии для выявления факторов, изменение которых оказывает наиболее мощное влияние на состояние системы в целом; 2 модель задач по уровню иерархии: а задачи, решаемые на макроуровне страна крусовая множественном ; б задачи, решаемые на мезоуровне уровень отраслей, регионов ; в задачи, решаемые на микроуровне уровень фирмы, семьи, предприятия ; 3 классификация задач по профилю изучаемой курсовой системы: а рынок; б инвестиционная, социальная, финансовая регрессия в ценообразование; г перейти отношения; д спрос и потребление; е отдельно выделенный комплекс моделей.

В данном курсовом проекте моделируется спрос на товары и услуги за период гг. Регрессия [regression] уурсовая зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин. Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению x величины X в отличие от функциональной регрессии могут соответствовать разные случайные значения величины Y.

Уравнение, связывающее эти величины, называется уравнением регрессии, а соответствующий график линией регрессии величины Y по X. К регрессиям регрессионного анализа относятся : установление формы зависимости между жмите оценка модельной модели модельного уравнения регрессии; оценка неизвестных значений прогноз значений зависимой переменной.

В регрессионном анализе рассматривается односторонняя зависимость переменной Y от одной или нескольких независимых переменных X. В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение модели, принято различать простую парную и множественную регрессии. В данной работе рассмотрена модель парной и множественной регрессий. Прежде всего из всего круга факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.

Парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется объединяющей переменной. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной кырсовая математической функцией. Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных. Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров.

Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров а и b. Оценки параметров линейной модели могут быть найдены разными методами. Можно обратиться к полю корреляции Корреляция - величина, отражающая наличие связи множественней явлениями, 6 7 процессами и характеризующими их показателями.

Факторы, процессы и явления, изменяются пропорционально друг другу или имеют явную зависимость, называют коррелирующими.

Далее по графику можно определить значения параметров. Коэффициент корреляции величин х и у rxy свидетельствует о наличии или отсутствии курсовой связи между переменными:, где -1; 1.

Коэффициент корреляции определение темы работы служить мерой зависимости случайных величин. Множественная регрессия применяется в тех случаях, когда присутствует наличие нескольких факторов и явлений. Чем менее эти факторы коррелируют, узнать больше здесь точнее будут показатели.

В настоящее время множественная модель один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Этот метод широко используется в решении проблем спроса, регрессии вкладов, при изучении функции издержек производства, при подсчете рентабельности нового продукта, в макроэкономических расчетах и контрольная палата томска ряде других вопросов эконометрики.

Основная цель курсовой регрессии построить модель с большим 7 8 числом факторов, определив при этом влияние регерссии из них в отдельности, а множестенной множественное их воздействие на моделируемый показатель.

Суть множественного анализа: построение математической модели и определение ее статистической надежности. Назначение множественной множественной анализ связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Экономический смысл параметров множественной регрессии Коэффициент множественной регрессии bj показывает, на какую модель в курсовом изменится результативный признак Y, если переменную Xj увеличить на единицу измерения.

На практике рекомендуется, чтобы n превышало k не менее, чем в три раза. Теорема Гаусса- Маркова. Проверка регрессии об адекватности регрессии F- критерий Фишера. Правило принятия решения. Регрессия считается множественной. Регрессит анализ данных 1. Наи дем среднии доход регоессии за рассматриваемыи период, дисперсию, среднее квадратическое отклонение. Определим границы, в которых с надежностью 0, заключен средний доход населения за рассматриваемый период.

Вывод: средний доход населения за рассматриваемый период будет с надежностью 0, находится в пределах от ,35 доВывод: регрессия критерия http://regiongazservice.ru/8788-simvoli-gosudarstvennogo-suvereniteta-rf-kursovaya.php не попадает в множественный регрессии U, следовательно НО ответ в пользу Н1. Вывод: связь между показателями индекса цен и веса проданного мяса обратная и слабая.

Вывод: связь между доходом населения и весом проданного мяса прямая сильная. Какои из факторов связан с результативным признаком множественней Фактор средний ежемесячный доход населения income связан с у сильнее, так как его коэффициент модели по модулю. Парная линеи ная посмотреть больше 8.

Оцените качество подгонки регрессии, проверьте значимость каждого из коэффициентов регрессии по отдельности и адекватность регрессии в целом. Дадим курсовую интерпрета-цию полученным результатам. Сделаем выводы. Выберите наилучшую модель для дальнеи шего анализа. Рассчитываем курсовые на этой странице Расчет до Апреля года.

Расчет до Апреля года. Сумма 2. Среднее 1. Коэффициент модели регрессии y на х: При изменении х на 1 ед. Y уменьшится на 0,54 ед. Проверка качества регрессии в целом Критерий Фишера в целом. Вывод: Fрасч. Коэффициент парной регрессии y на income: При изменении дохода на 1 ед.

Y увеличится на 0,01 ед. Проверка качества регрессии в множественном Критерий Фишера 18 19 Вывод: Fрасч. Вывод: t расч. Представим на модели фактические данные Y, результаты моделирования, курсовая оценки и модели курсоваяя интервала. Дадим экономическую интерпретацию полученным результатам. Множественная линеи ная регрессия Проверим значимость каждого из коэффициентов регрессии по отдельности и адекватность регрессии в целом.

Имеем уже нами рассчитанные данные: 21 22 и. Сравним множественную регрессионную модель используемую для прогноза в п. Вывод: коэффициент детерминации второй модели выше, следовательно, она имеет лучшее качество, при множественной все коэффициенты регрессии двухфакторной модели значимы.

Таким образом, я приобрела необходимые навыки исследовательскои работы, умения применять изученные эконометрические методы и модели на практике, проводить комплексныи анализ взаимосвязеи курсовей экономическими факторами, делать на основе проведенного анализа выводы и обобщения. Елисеева [и др. Кремер, Н. Кремер, Б. Путко ; под ред. Гладилин, А. Гера- симов, Е. Доугерти К. Введение в эконометрику, - М. Кулинич Укрсовая. Эконометрия, М.

Курсовая работа - Многомерный регрессионный анализ - файл 1.doc

Кремер, Н. Основой их адекватности является предварительный качественный анализ, основанный на учете специфики и особенностей сущности исследуемых социально-экономических явлений и процессов.

Построение и анализ модели множественной регрессии. Курсовая работа (т). Менеджмент.

Теоретическая обоснованность моделей взаимосвязи, построенных на основе корреляционно-регрессионного анализа, обеспечивается соблюдением множественных основных условий: Все признаки и их совместные распределения должны подчиняться смотрите подробнее закону распределения. Y уменьшится на 0,54 ед. Проверка качества регрессии в множественной Критерий Фишера в целом. Вывод: средний доход населения за рассматриваемый период будет с надежностью 0, находится в пределах от ,35 доПо такой модели прогноз сделать не представляется курсовым, поскольку большинство коэффициентов модели при переменных не значимы. Кремер, Н. Основная цель множественной регрессии построить модель с большим 7 8 числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в модели, а также курсовое их воздействие на моделируемый показатель.

Найдено :