Курсовая работа регрессионный анализ

concatosu

Очень хорошо реализован процесс построения регрессионной модели: на машину переложена значительная доля трудностей в решении этой задачи. Благодаря полученным оценкам коэффициентов уравнения регрессии могут быть оценены прогнозные значения зависимой переменной, причем они могут быть вычислены и там, где значения определены, и там где они не определены. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного анализа. В противном случае между рассматриваемыми величинами существуют обратные связи. Моделирование шума с законом распределения вероятностей Рэлея, оценка дисперсии отсчетов шума и проверка адекватности модели шума по критерию Пирсона. Построение корреляционной таблицы.

Практическая часть ………………………………………………………….

[TRANSLIT]

Оценка значимости коэффициентов регрессии …………………………. Проверка адекватности модели по критерию Фишера …………………. Проверка адекватности модели по коэффициенту детерминации или множественной корреляции ……………………………………………………30 Заключение ………………………………………………………………………34 Использованная литература ……………………………………………………35 Введение В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса.

Такая задача чаще всего решается методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного анализа. Задача регрессионного анализа состоит в построении модели, позволяющей по значениям независимых показателей получать оценки значений зависимой переменной. Регрессионный анализ является основным средством исследования зависимостей курсовая работа регрессионный анализ социально-экономическими переменными.

Эту задачу мы рассмотрим в рамках самой распространенной в статистических пакетах классической модели линейной регрессии. Специфика социологических исследований состоит в том, что очень часто необходимо изучать и предсказывать социальные события. Вторая часть данной главы будет посвящена регрессии, целью которой является построение моделей, предсказывающих вероятности событий.

Величина называется ошибкой регрессии. Первые математические результаты, связанные с регрессионным анализом, сделаны в предположении, что регрессионная ошибка распределена нормально с параметрами, ошибка для различных объектов считаются независимыми.

Метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ.

Кроме того, в данной модели мы рассматриваем переменные как неслучайные значения. Такое, на практике, получается, когда идет активный эксперимент, в котором задают значения например, назначили зарплату работникуа затем измеряют оценили, какой стала производительность труда. Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый процесс, можно разделить на две группы: главные определяющие уровень изучаемого процесса и второстепенные.

Последние часто имеют случайный характер, определяя специфические и индивидуальные особенности каждого объекта исследования. Однако при небольшой взаимосвязи между переменными, если стандартизовать переменные и рассчитать уравнение регрессии для стандартизованных переменных, то оценки коэффициентов регрессии позволят по их абсолютной величине судить о том, какой аргумент в большей степени влияет на функцию.

Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Курсовая работа регрессионный анализ между факторами и показателями может прослеживаться во времени параллельные динамические ряды.

Метод аналитических группировоктоже относится к простейшим методам. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного можно выявить направление, характер и тесноту связи между. В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении носители доклад по информатике аналитического выражения влияния факторных признаков на результативный.

Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа. Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа. Задачикорреляционного анализасводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачамирегрессионного анализаявляются курсовая работа регрессионный анализ типа модели формы связиустановление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной функции регрессии.

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов. Корреляционный и регрессионный анализ. Исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель — это аналог, условный образ изображение, описание, схема, чертёж и т.

Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений совокупностей.

Выражение и модели в виде функциональных уравнений используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

По количеству включаемых факторов модели могут бытьоднофакторнымиимногофакторными два курсовая работа регрессионный анализ более факторов. В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются наструктурные, динамическиеимодели связи.

Двухмерная линейная модель корреляционного и регрессионного анализа однофакторный линейный корреляционный и регрессионный анализ.

Наиболее разработанной в теории статистики является методология так называемойпарной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного анализа х на результативный признак у и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.

Овладение теорией и практикой построения и анализа двухмерной модели корреляционного и регрессионного анализа представляет собой исходную основу для изучения многофакторных стохастических связей. Важнейшим этапом построения регрессионной модели уравнения регрессии является установление в анализе исходной информации математической функции.

Регрессионный анализ

Сложность заключается в том, что из множества функций необходимо найти такую, которая лучше других выражает реально существующие связи между анализируемыми признаками.

Выбор типов функции может опираться на теоретические знания об изучаемом явлении, опят предыдущих аналогичных исследований, или осуществляться эмпирически — перебором и курсовая работа регрессионный анализ функций разных типов и т. При изучении связи экономических показателей производства деятельности используют различного вида уравнения прямолинейной и криволинейной связи.

Внимание к линейным связям объясняется ограниченной вариацией переменных и тем, что в большинстве случаев нелинейные формы связи для выполнения расчётов преобразуют путём логарифмирования или замены переменных в линейную форму. Разделы: Статистика Заказать реферат, диплом. Полнотекстовый поиск:. RU - Главная Карта сайта Справка. Аппроксимация уравнений регрессии.

Вероятность и ее общее определение. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Дискретные случайные величины и их числовые характеристики. Закон больших чисел. Статистическое распределение выборки. Элементы корреляционного и регрессионного анализа. Алгоритм проведения регрессионного анализа для создания адекватной модели, прогнозирующей цены на бензин на будущий период. Основы разработки программного обеспечения, позволяющего автоматизировать исследования операций в заданной предметной области.

Он основан на поле корреляции. Оценка параметров парной регрессионной модели Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров. Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и курсовая работа регрессионный анализ [6]. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами.

  • Исследование посещаемости WEB
  • Полнотекстовый поиск:.
  • Задача 1…………………………………………………………………
  • В первой половине 19 века возникло третье направление статистической науки —статистико-математическое.
  • Значимость включения переменной в регрессию.
  • Математический анализ.

Можно обратиться к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию. Далее по графику можно определить значения параметров. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов МНК [7]. Иными словами, из всего множества линий линия регрессии на графике выбирается так, чтобы сумма квадратов расстояний по вертикали между точками и этой линией была бы минимальной.

Чтобы найти минимум функции, надо вычислить курсовая работа регрессионный анализ производные по каждому из параметров а и b и приравнять их к нулю. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу. Если признак-фактор х не имеет и не может иметь нулевого значения, то вышеуказанная трактовка свободного члена а не имеет смысла.

Курсовая работа: Применение регрессионного анализа в эконометрике

Параметр а может не иметь экономического содержания. Интерпретировать можно лишь знак при параметре. Нелинейная регрессия по включенным переменным не представляет никакой сложности в оценке ее параметров [8]. Она определяется, как и в линейной регрессии, МНК, обо эти функции линейны по параметрам.

Как показывает опыт большинства исследователей, среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях — полином третьего порядка.

Курсовая работа регрессионный анализ 5154

Ограничения в использовании полиномов более высоких степеней связаны с требованием однородности курсовая работа регрессионный анализ совокупности: чем выше порядок полинома, тем больше изгибов имеет кривая и соответственно менее однородна совокупность по результативному признаку.

Парабола второй степени целесообразна к применению, если для определенного интервала значений фактора меняется характер связи рассматриваемых признаков: прямая связь меняется на обратную или обратная на прямую.

Если же исходные данные не обнаруживают изменения направленности связи, то параметры параболы второго порядка становятся трудно интерпретируемыми, а форма связи часто заменяется другими нелинейными моделями. Ввиду симметричности кривой парабола второй степени далеко не всегда пригодна в конкретных исследованиях.

Чаще всего исследователь имеет дело лишь с отдельными сегментами параболы, а не с полной параболической формой. Кроме того, параметры параболической связи не всегда могут быть логически истолкованы.

Вероятность и ее общее определение. Его можно разложить на две суммы следующим образом. Она может быть использована не только для характеристики связи удельных расходов сырья, топлива, материалов с объемом выпускаемой продукции, времени обращения товаров от величины товарооборота на микроуровне, но и на макроуровне. Функциональные и стохастические связи ……………………………… Первые математические результаты, связанные с регрессионным анализом, сделаны в предположении, что регрессионная ошибка распределена нормально с параметрами, ошибка для различных объектов считаются независимыми.

Поэтому курсовая работа регрессионный анализ график зависимости не демонстрирует четко выраженной параболы второго порядка нет смены направленности связи признаковто она может быть заменена другой нелинейной функцией, например степенной. Она может быть использована не только для характеристики связи удельных расходов сырья, топлива, материалов с объемом выпускаемой продукции, времени обращения товаров от величины товарооборота на микроуровне, но и на макроуровне.

Примером может служить взаимосвязь доли расходов на товары длительного пользования и общих сумм расходов или доходов. Математическое описание подобного рода взаимосвязей получило название кривых Энгеля.

Загрязнение атмосферного воздуха доклад43 %
Всемирный доклад юнеско общество знаний59 %

Данная функция, как и предыдущая, линейна по параметрам и нелинейна по объясняющей переменной х. В работе Н. Эту задачу мы рассмотрим в курсовая работа регрессионный анализ самой распространенной в статистических пакетах классической модели линейной регрессии. Специфика социологических исследований состоит в том, что очень часто необходимо изучать и предсказывать социальные события.

Вторая часть данной главы будет посвящена регрессии, целью которой является построение моделей, предсказывающих вероятности событий. Величина называется ошибкой регрессии. Первые математические результаты, связанные с регрессионным анализом, сделаны в предположении, что регрессионная ошибка распределена нормально с параметрами, ошибка для различных объектов считаются независимыми.

Кроме того, в данной модели мы рассматриваем переменные как неслучайные значения. Такое, на практике, получается, когда идет активный эксперимент, в котором задают значения например, назначили зарплату работникуа затем измеряют оценили, какой стала производительность труда. Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый процесс, можно разделить на две группы: главные определяющие уровень изучаемого процесса и второстепенные.

Последние часто имеют случайный характер, определяя курсовая работа регрессионный анализ и индивидуальные особенности каждого объекта исследования. Однако при небольшой взаимосвязи между переменными, если стандартизовать переменные и рассчитать уравнение регрессии для стандартизованных переменных, то оценки коэффициентов регрессии позволят по их абсолютной величине судить о том, какой аргумент в большей степени влияет на функцию. Стандартизация переменных.

Курсовая работа регрессионный анализ 1157

Бета коэффициенты. Коэффициенты в последнем уравнении получены при одинаковых масштабах изменения всех переменных и сравнимы. В случае взаимосвязи между аргументами в правой части уравнения могут происходить странные вещи.

Надежность и значимость коэффициента регрессии.

8877815

Здесь обозначен коэффициент детерминации, получаемый при построении уравнения регрессии, в котором в качестве зависимой переменной взята другая переменная. Из выражения видно, что величина коэффициента тем неустойчивее, чем сильнее переменная связана с остальными переменными. Эта статистика имеет распределение Стьюдента.

В выдаче пакета печатается наблюдаемая ее двусторонняя значимость - вероятность случайно при нулевом регрессионном коэффициенте получить значение статистики, большее по абсолютной величине, чем выборочное. Значимость включения переменной в регрессию. При последовательном подборе переменных предусмотрена автоматизация, основанная на значимости включения и исключения переменных. Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса.

В этом взаимодействии синтезируется как необходимое, типическое, определяющее закономерность изучаемого явления, курсовая работа регрессионный анализ и случайное, характеризующее отклонение от этой закономерности. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

За это иногда зависимую переменную называют откликом. Теория регрессионных уравнений со случайными независимыми переменными сложнее, но известно, что, при большом числе наблюдений, использование метода разработанного корректно.

Для получения оценок коэффициентов регрессии минимизируется сумма квадратов ошибок регрессии. В пакете вычисляются статистики, позволяющие решить эти задачи. Существует ли линейная курсовая работа регрессионный анализ зависимость?

Для проверки одновременного отличия всех коэффициентов регрессии от нуля проведем анализ квадратичного разброса значений зависимой переменной относительно среднего. Его можно разложить на две суммы следующим образом.

Фишера гг. Вообще, если из уравнения регрессии исключаются переменных, статистикой значимости исключения будет. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Основные понятия …………………………………………………………

Статистика в условиях гипотезы равенства нулю регрессионных коэффициентов имеет распределение Фишера и, естественно, по этой статистике проверяют, являются ли коэффициенты одновременно нулевыми. Коэффициенты детерминации и множественной корреляции. При сравнении качества регрессии, оцененной по различным зависимым переменным, полезно исследовать доли объясненной и необъясненной дисперсии.

Корень из коэффициента детерминации называется коэффициентом корреляции. Следует иметь в виду, что является смещенной оценкой. Абсолютные значения коэффициентов не позволяют сделать такой вывод.