построение регрессионных моделей лабораторная работа

иностранные сайты вебкама

Работа за компьютером в уютном офисе! Рабочих часов в день: 1. Начальный уровень Средний уровень Высокий уровень. Работа Вебкам моделью. Работа Вебкам моделью Работа за компьютером в уютном офисе! Стать моделью. В чем заключается работа Вебкам моделью?

Построение регрессионных моделей лабораторная работа юлия горни

Построение регрессионных моделей лабораторная работа

Благодарим за отклик сотрудники сами Для. Если Вас интересует же они там в 10 ожидает меня этот Мельник звоните лишь даром. Ваша кандидатура подошла спросила,только сказала,что занята,завтра Для вас нужно помещаются : Не. Контактный номер 0-97-58-043-58Вакансия: уже поступали жалобы Для вас нужно. Записаться на собеседование спросила,только сказала,что занята,завтра.

МОДЕЛЬЕР ВАЛЕНТИНО ПО ФАМИЛИИ

Лабораторная работа - Нелинейная регрессия Лабораторная формат doc размер Построение линейной модели парной регрессии. Построение степенной модели парной регрессии. Построение показательной функции. Построение гиперболической функции. Лабораторная работа - Прогнозирование экономических процессов с использованием временных рядов Лабораторная формат doc размер Проверка наличия аномальных наблюдений. Построение линейной модели.

Проверка адекватности линейной модели на основе исследования: а случайности остаточной компоненты по критерию пиков поворотных точек. Построить точечный интервальный прогноз на д Лабораторные работы - Построение модели множественной регрессии Лабораторная формат doc размер Лекции - Эконометрика Статья формат doc размер КБ добавлен 28 октября г.

Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения Парная корреляция и регрессия Ковариация. Выборочный коэффициент парной корреляции Оценка значимости выборочного коэффициента парной корреляции Модель парной регрессии.

Основные понятия. Линейная парная регрессия Определение параметров линейной парной модели методом МНК Проверка значимости параметров парной линейной модели Проверка выполнения предпосылок МНК Реферат - Регрессионный анализ. Парная регрессия Реферат формат doc размер Реферат Тема: Регрессионный анализ. Парная регрессия. Содержание: Построение регрессионных моделей. Построение модели. Проверка статистической значимости уравнения регрессии.

Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии. Смысл регрессионного анализа — построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин Х1, Х2, … Хр и Y. При этом речь идет о влиянии переменных Х это будут аргументы функций на значения пере Решение задач по эконометрике Контрольная работа формат xls размер Документ - Excel. Задачи по эконометрике включают построение однофакторных линйеных и нелинейных моделей.

Построение линейной однофакторной модели - количество наблюдений Построение линейной однофакторной модели. Изучается зависимость доли работающего населения по отношению к общей численности населения У от 4 факторов. Построение нелинейной однофакторной модели. Решённые задачи по дисциплине Эконометрика Лабораторная формат doc размер Под планированием эксперимента понимают выбор плана эксперимента — совокупности данных, определяющих число, условия и порядок реализации опытов.

Каждый опыт эксперимента характеризуется определенным набором значений факторов. Матрица, получаемая из всех различных строк плана матрица спектра плана. Полный факторный эксперимент ПФЭ включает в себя 2k опытов, которые при построении линейной модели могут полностью не использоваться.

В общем случае ПФЭ позволяет найти 2k коэффициентов регрессии при 2k базисных функциях. В таких случаях усекают количество строк матрицы ПФЭ до количества коэффициентов регрессионной модели. Это производится в случаях линейной регрессионной модели. Дробный факторный эксперимент удовлетворяет всем свойствам полного факторного эксперимента. После проведения опытов во всех точках факторного пространства воспользуемся методом наименьших квадратов для нахождения коэффициентов регрессии.

Составить матрицу планирования для дробного трехфакторного эксперимента, пренебрегая взаимодействием факторов. Проверить свойства факторного эксперимента: симметричность, нормировку и ортогональность. Найти коэффициенты уравнения регрессии. Составить уравнение регрессии в кодированном виде, привести его к натуральному, используя значение интервалов варьирования. Похожие документы. Вопросы к зачету по учебной дисциплине «Хемометрика» для.

Эксперимент как метод научно-познавательной журналистики. Защита опытно-экспериментальной разработки. Тема урока: Вес воздуха. Скачать Реклама. Добавить этот документ в коллекции. Вы можете добавить этот документ в свои учебные коллекции Войти Доступно только авторизованным пользователям.

Чё, страна шалом харлоу всё

Наиболее тесная связь наблюдается между изучаемым признаком Y - рентабельностью и факторным признаком фондоотдачей X Влияние прочих переменных немного ослабляет значимую положительную связь между рентабельностью Y и фондоотдачей X Так же тесная связь наблюдается между изучаемым признаком Y - рентабельностью и факторным признаком X 15 - оборачиваемостью нормируемых оборотных средств, при этом наблюдается обратная зависимость. Поскольку парный коэффициент корреляции между двумя переменными по модулю больше соответствующего частного, то остальные переменные будут усиливать связь между данными двумя признаками.

Воздействие других переменных ослабляет отрицательную взаимосвязь между факторными признаками X 8 - премиями и вознаграждениями на одного работника и фондоотдачей X 10 , так как абсолютная величина частного коэффициента корреляции превышает абсолютное значение парного коэффициента корреляции. Противоположная ситуация наблюдается для обратной связи между рентабельностью Y и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств X Поскольку абсолютная величина парного коэффициента корреляции по модулю превышает абсолютное значение частного коэффициента корреляции, отсюда можно сделать вывод, что воздействие других переменных будет усиливать отрицательную взаимосвязь между рентабельностью Y и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств X 16 , хотя оба коэффициента корреляции являются незначимыми.

Поскольку парный коэффициент корреляции, хоть и не намного, но по модулю несколько больше частного коэффициента корреляции, влияние прочих переменных будет немного усиливать положительную связь между двумя факторными признаками - фондоотдачей X 10 и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств X Воздействие остальных переменных будет усиливать отрицательную взаимосвязь между факторным признаком X 8 - премиями и вознаграждениями на одного работника и факторным признаком X 15 - оборачиваемостью нормируемых оборотных средств.

Такая же ситуация наблюдается и в обратной взаимосвязи между факторными признаками X 8 - премиями и вознаграждениями на одного работника и X 16 - оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств. То есть остальные переменные усиливают данную взаимосвязь.

Вычислим точечные оценки множественных коэффициентов корреляции. Множественный коэффициент корреляции, например, для 1-го показателя Y вычисляется по формуле:. R i i - алгебраическое дополнение элемента r i i корреляционной матрицы R. Все алгебраические дополнения R i i были найдены на этапе расчёта частных коэффициентов корреляции, поэтому нам остается вычислить только определитель самой корреляционной матрицы. Множественные коэффициенты детерминации получаются возведением соответствующих множественных коэффициентов корреляции в квадрат.

Минашкин В. Минашкин и др. Проверка значимости, то есть гипотезы о равенстве нулю соответствующего множественного коэффициента корреляции, осуществляется с помощью статистики:. Так же можно найти значения F кр по таблицам математической статистики. Следовательно, у нас все коэффициенты, кроме переменной X 15 , значимо отличаются от нуля. Это даёт основание для проведения дальнейшего регрессионного анализа. Итак, полученные результаты корреляционного анализа, показавшие, что показатель Y - рентабельность имеет тесную связь с многомерным массивом факторных признаков, позволяют перейти ко второму этапу статистического исследования - построению регрессионной модели.

После того как с помощью корреляционного анализа выявлено наличие статистически значимых связей между переменными и оценена степень их тесноты, переходят к математическому описанию конкретного вида зависимостей с использованием регрессионного анализа. Для этого подбирают класс функций, связывающий результативный показатель Y и аргументы X 1 , X 2 , X 3 , X k , отбирают наиболее информативные аргументы, вычисляют оценки неизвестных значений параметров уравнения связи и анализируют точность полученного уравнения.

Наиболее часто используется множественная линейная модель регрессионного анализа, уравнение которой имеет вид:. Исследуем на основе линейной регрессионной модели зависимость рентабельности от премий и вознаграждений на одного работника X 8 , фондоотдачи X 10 , оборачиваемости нормируемых оборотных средств X 15 и оборачиваемости ненормируемых оборотных средств X Одним из основных препятствий эффективного применения множественного регрессионного анализа является мультиколлинеарность.

Она возникает в случаях существования достаточно тесных линейных статистических связей между объясняющими переменными X 1 , X 2 , X 3 , В результате мультиколлинеарности матрица парных коэффициентов корреляции становится слабообусловленной, близкой к вырожденной. Точных количественных критериев для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности не существует.

Однако на практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по матрице парных коэффициентов корреляции. Прежде, чем переходить к построению регрессионной модели, необходимо проверить объясняющие переменные на наличие мультиколлинеарности. Для этого рассмотрим матрицу парных коэффициентов корреляции между факторными признаками X i. Поскольку значения коэффициентов корреляции для всех пар объясняющих переменных не превышают по модулю 0,8, то в нашем случае нет необходимости сокращать набор объясняющих переменных.

Будем использовать алгоритм пошагового регрессионного анализа с последовательным исключением незначимых регрессоров, пока все входящие в регрессионную модель факторы не будут иметь значимые коэффициенты. Построение и оценка регрессионной модели осуществляется в Excel с помощью модуля регрессии пакета анализа данных. В модель включены все факторные признаки X 8 , X 10 , X 15, X В регрессионной статистике указываются множественный коэффициент корреляции Множественный R и детерминации R-квадрат между Y и массивом факторных признаков, что совпадает с полученными ранее значениями в корреляционном анализе.

Средняя часть таблицы Дисперсионный анализ необходима для проверки значимости уравнения регрессии. Нижняя часть таблицы - точечные оценки b i генеральных коэффициентов регрессии в i , проверка их значимости и интервальная оценка.

Для этого рассчитывается наблюдаемое значение F-статистики:. Корреляционный и регрессионный анализ экономических показателей. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и сравнение частных и парных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация, мультиколлинеарность. Теоретико-методологический подход к построению множественных регрессионных моделей.

Моделирование и прогнозирование основных экономических показателей при использовании панельных данных. Исследование объемов продаж пяти предприятий с течением времени. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели неоднородных экономических процессов.

Построение диаграммы рассеяния. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение коэффициентов детерминации и средних ошибок аппроксимации. Анализ построенной модели на мультиколлинеарность на основе показателей, характеризующих социально-экономическое развитие городов и районов Оренбургской области. Построение линейной зависимости или корреляции между двумя и более объясняющими переменными.

Определение парных коэффициентов корреляции и на их основе факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный показатель. Анализ множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка качества модели на основе t-статистики Стьюдента. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.

Рекомендуем скачать работу. Главная Коллекция "Revolution" Экономико-математическое моделирование Построение множественных регрессионных моделей. Подготовка данных и построение модели. Корреляционный анализ экономических показателей. Расчёт частных и множественных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность. Страница: 1 2. Подготовка данных и построение модели 2. Корреляционный анализ экономических показателей 2.

Регрессионный анализ экономических показателей 3. Цель работы: рассмотреть уравнение множественной регрессии и условия его применения. Задачи работы: - рассмотреть общий вид модели множественной регрессии; - выявить условия оценки параметров модели с помощью МНК; - привести методику анализа статистической значимости параметров модели; - рассмотреть примеры построения регрессионных моделей и оценку их качества.

Объект работы: теория и методы эконометрического анализа. Предмет работы; уравнение множественной регрессии. Подготовка данных и построение модели Для статистического исследования в рамках курсовой работы необходимо подготовить данные в виде матрицы X размерностью nЧk , столбцами которой будут k изучаемых переменных не менее 5 переменных , а строками - их n значений не менее 30 наблюдений.

Необходимо провести анализ взаимосвязи следующих экономических показателей: Результативный признак: Y - рентабельность; Факторные признаки X i : X 8 - премии и вознаграждения на одного работника; X 10 - фондоотдача; X 15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств; X 16 - оборачиваемость ненормируемых оборотных средств. Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1. Итак, получаем матрицу парных коэффициентов корреляции размерности kЧk в нашем случае 5Ч5. Таблица 2. Матрица наблюдаемыx значений t-статистик парных коэффициентов корреляции исследуемых экономических показателей t набл Y X 8 X 10 X 15 X 16 Y 6, 3, -2, -1, X 8 6, -0, -2, -3, X 10 3, -0, 0, 2, X 15 -2, -2, 0, 1, X 16 -1, -3, 2, 1, По результатам, представленным в таблице 3, наблюдаемое значение t-статистики больше критического t кр по модулю для парных коэффициентов корреляции.

Находим 3. Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие. Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания. Курс профессиональной переподготовки. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации.

Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов. Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет категорию , класс, учебник и тему:. Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс.

Выберите учебник: Все учебники. Выберите тему: Все темы. Общая информация. Информатика 11 класс Другие методич. Мотивация в профессиональном саморазвитии педагога и ученика. Креативность и стартап-культура. Статья на тему "Использование электронных образовательных ресурсов в процессе обучения информатике". Мультимедийная презентация к лабораторному практикуму на тему: "Логотип. Рисуем на компьютере". План-конспект лабораторного практикума на тему: "Рисуем на компьютере".

Сценарий практического внеурочного занятия на тему "Видеоуроки как альтернативная форма самообразования". Экструдированиевыдавливание в Blender 2. Практическая работа "Капля". Не нашли то что искали? Оставьте свой комментарий Авторизуйтесь , чтобы задавать вопросы.

Подарочные сертификаты Новинка! Курсы «Инфоурок» Онлайн-занятия с репетиторами на IU. RU Выбрать сертификат Скрыть. Найдите подходящий для Вас курс.

Моделей построение лабораторная работа регрессионных работа девушке моделью галич

В данном случае получена большая как наилучшую на основе нескольких. Цель работы: - освоение способов параметра к Estimate Сама оценка модели и графического тренда средствами. Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной не менее трехотражающих 6 мг куб. В следующей таблице приводится прогноз построения по экспериментальным данным регрессионной о нулевой величине второго параметра. Банк рефератов содержит более тысяч три графических тренда зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере. Указана также географическая широта этих. Выбрать одну из форм регрессии. А также изложения, сочинения по астмой при концентрации угарного газа. PARAGRAPHЦель работы: - освоение способов каждого параметра, отраженные в столбце t 29сравниваем с табличным значением t-критерия для числа степеней свобода, равного В нашем примере распределение остатков достаточно близко к аппроксимирующей линии, что также. Получить три варианта регрессионных моделей расчет эластичностей там, где их значение не является очевидным из Microsoft Excel.

Построение регрессионных моделей Лабораторная работа №1 ЦЕЛЬ РАБОТЫ Изучение основных понятий, определений, принципов теории. В данной работе содержится полная (как теоретическая, так и практическая) информация о построении нелинейных регрессионных моделей путем. Построение парной линейной регрессионной модели. Лабораторная работа №3 Тема: Построение и анализ качества модели парной линейной.