Построение регрессионной модели курсовая работа

Рубен

Так как уравнение включает ненаблюдаемую переменную, мы не можем оценить все коэффициенты модели. Компонента является случайным отклонением случайной ошибкой , соответствующей i-му объекту и постоянной во времени. Чтобы избежать этого, учитывают, что матрица D состоит из значений N фиктивных переменных, а регрессионная модель является моделью регрессии с фиктивными переменными. Во-первых, с единственным свободным членом: 10а Во-вторых, построенной по отклонениям от групповых средних: 10b В-третьих, по групповым средним: 10c Каждая из этих возможностей играет важную роль при анализе панельных данных и используется напрямую либо на промежуточных этапах. Отражает степень влияния первого фактора на результат.

Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению x величины X в отличие от функциональной связи могут соответствовать разные случайные значения величины Y. Уравнение, связывающее эти величины, называется уравнением регрессии, а соответствующий график линией регрессии величины Y по X. К задачам регрессионного анализа относятся : установление формы зависимости между переменными; оценка модельной функции модельного уравнения регрессии; оценка неизвестных значений прогноз значений зависимой переменной.

В регрессионном анализе рассматривается односторонняя зависимость переменной Y от одной построение регрессионной модели курсовая работа нескольких независимых переменных X. В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, 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 соответствующей 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 резюме виде эссе ее параметров а и b. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Можно обратиться к полю корреляции Корреляция - величина, отражающая наличие связи между явлениями, 6.

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

Построение регрессионной модели курсовая работа 5531

Далее по графику можно определить значения параметров. Коэффициент построение регрессионной модели курсовая работа величин х и у rxy свидетельствует о наличии или отсутствии линейной связи между переменными:, где -1; 1. Коэффициент корреляции может служить мерой зависимости случайных величин. Множественная регрессия применяется в тех случаях, когда присутствует наличие нескольких факторов и явлений. Чем менее эти факторы коррелируют, тем точнее будут показатели.

В настоящее время множественная регрессия один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Этот метод широко используется в решении проблем спроса, доходности вкладов, при изучении функции издержек производства, при подсчете рентабельности нового продукта, в макроэкономических расчетах и целом ряде других вопросов эконометрики. Основная цель множественной регрессии построить модель с большим 7.

[TRANSLIT]

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

На практике рекомендуется, чтобы n превышало k не менее, чем в три раза.

[TRANSLIT]

Теорема Гаусса- Маркова. Проверка гипотезы об адекватности регрессии F- построение регрессионной модели курсовая работа Фишера. Правило принятия решения. Регрессия считается адекватной. Первичныи анализ данных 1. Наи дем среднии доход населения 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 доБ проверим значимость различий разбросов: Вывод: статистика критерия z не попадает в критической области 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.

Построение регрессионной модели курсовая работа 9696

Какои из факторов связан с результативным признаком сильнее? Фактор средний ежемесячный доход населения income связан с у сильнее, так как его коэффициент корреляции по модулю. Парная линеи ная регрессия 8. Оцените качество подгонки регрессии, проверьте значимость каждого из коэффициентов регрессии по отдельности и адекватность регрессии в целом. Дадим экономическую интерпрета-цию полученным результатам.

Построение регрессионной модели по панельным данным 2. Поэтому один из параметров следует исключить из модели, например, свободный член. Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, Подробнее. Парная регрессия и корреляция Приложение D Пример. Номер региона Варианты индивидуальных заданий D..

Сделаем выводы. Выберите наилучшую модель для дальнеи шего анализа.

Стиль барокко доклад с картинками83 %
Калинов мост эсхато рецензия31 %
Реферат на тему федеральная служба судебных приставов90 %
Проверка расчетов по налогам и сборам реферат53 %
Незаконная рубка лесных насаждений дипломная работа75 %

Рассчитываем следующие данные: Расчет до Апреля года. Расчет до Апреля года. Сумма 2. Среднее 1.

Построение и анализ качества регрессионной модели

Коэффициент парной 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. Введение В курсовой работе на предложенной совокупности данных была построена эконометрическая модель построение регрессионной модели курсовая работа проведен ее анализ.

Модель была проверена на адекватность соответствие предпосылкам МНК с помощью ряда тестов. Для исследования предлагалась совокупность временных данных по экономике Литвы квартальные данные гга именно значения валового внутреннего продукта, млн. Выбор вышеперечисленных переменных экономически обоснован: между изменением ВВП и изменением количества трудоустроенных существует прямая зависимость: при росте количества занятых людей наблюдается рост ВВП.

Таким образом, можно сказать, что между выбранными переменными существует взаимосвязь. Цель курсовой работы - построение качественной и адекватной эконометрической модели и проведение ее анализа на наличие автокорреляции остатков, мультиколлинеарности, гетероскедастичности.

Как Написать КУРСОВУЮ? // Структура и Советы

В ходе исследования использовалось приложение Пакет анализа в Excel. Анализ и методы Построим эконометрическую модель и проведем ее анализ согласно предложенному плану:. Оценим каждую переменную в отдельности. Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции с помощью тестов Бреуша-Годфри и Q-статистики. Исследование проблемы автокорреляции первого порядка случайных отклонений с помощью теста Сведа-Эйзенхарта и статистики Дарбина-Уотсона, а также графических методов.

Проблема автокорреляции случайных отклонений. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Математические методы обработки результатов экспериментов.

Влияние ВВП и количества трудоустроенных на индекс потребительских цен.

Лекция 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.

Построение классической линейной модели множественной регрессии. Построение и анализ модели множественной регрессии. Построение и анализ однофакторной эконометрической модели. В случае модели 10b данные представлены в виде отклонений от групповых средних, поэтому выборочные средние и равны нулю.

Матрицы перекрестных произведений рассчитываются по отклонениям групповых средних и отражают внутригрупповые суммы квадратов:. Включая их в 11мы видим, что МНК-оценка есть взвешенная сумма внутригрупповых и межгрупповых оценок:.

Фиктивные переменные могут использоваться и для учета временного фактора. Это необходимо, если средний уровень явления существенно изменяется во времени. Данная модель получена из предыдущей включением дополнительных Т - 1 фиктивных переменных. Из-за строгой коллинеарности нельзя включить все Т-эффекты для каждого периодов времени.

На практике обычно исключают эффект для первого или последнего периода.

  • Методические указания Регрессией Y на X или условным математическим Подробнее.
  • Коэффициент корреляции может служить мерой зависимости случайных величин.
  • Построена однонаправленная модель с фиксированными эффектами по данным об экономической деятельности предприятия.
  • К построению качественной регрессионной модели этнической идентичности.
  • Построение и анализ качества регрессионной модели Вид работы:.

Это накладывает ограничения на состав регрессоров. Использование прямых формул предполагает вычисление обратной матрицы что при большом числе объектов может потребовать слишком много времени. Однако вместо этого можно использовать свойства модели с фиктивными переменными и перейти к отклонениям от групповых средних.

Для этого вычислим:. Найдем коэффициенты регрессии В результате получим оценку вектора. Оценки коэффициентов при фиктивных переменных рассчитаем по формулам.

Для вычисления оценки ковариационной матрицы для вектора используют суммы квадратов и перекрестных произведений Оценка дисперсии ошибок построение регрессионной модели курсовая работа находится по формуле.

Если число периодов наблюдения невелико, то нет необходимости переходить к отклонениям от средних. Проще ввести в модель Т-1 фиктивную переменную для каждого из периодов за исключением первого или последнего.

Матрица перекрестных произведений заменяется суммой матриц сумм квадратов и перекрестных произведений:. Оценки коэффициентов регрессии получаются из уравнения Within-оценка по-прежнему совпадает с МНК-оценкой, вычисленной по отклонениям от средних:.

Иногда есть основания предполагать, что индивидуальные эффекты не коррелированны с регрессорами. Например, если данные являются случайной выборкой из большой популяции. Тогда индивидуальные эффекты можно рассматривать как одну из составляющих ошибки.

Компонента является случайным отклонением случайной ошибкойсоответствующей i-му объекту и постоянной во времени. Эта величина может соответствовать, например, суммарному влиянию факторов, специфических для отдельной фирмы, семьи, индивидуума и т. Допустим. Так как ошибки для объектов i и j независимы, ковариационная матрица всех NT наблюдений будет иметь ввиду. Таким образом, модель случайных эффектов соответствует молол и линейной регрессии при гетероскедастичности ошибок.

Эффективными, как известно, являются оценки обобщенного метода наименьших квадратов GLS-оценки. Для уравнения регрессии GLS-оценки рассчитываются по формуле. Для использования обобщенного метода наименьших квадратов GLSнеобходимо найти матрицугде - символ произведения Кронекера. Следовательно, нам необходимо найти матрицу. Матрица имеет достаточно простую структуру. Если допустить, что дисперсии и известны, можно выписать явное выражение для : где параметр, зависящий:. Можно показать, что оценки обобщенного метода наименьших квадратов, подобно МНК-оценкам, могут быть вычислены как матричные взвешенные межгрупповых и внутригрупповых:.

Формула 24 позволяет проанализировать, к чему сводятся GLS-оценки в зависимости от параметра. Еслито GLS-оценки совпадают с оценками построение регрессионной модели курсовая работа регрессии. Из формулы 24 видно, что это возможно, когдаравно нулю, т. Но, еслито МНК-оценки становятся неэффективными. По сравнению с обобщенным обычный метод наименьших квадратов придает слишком большой вес вариации между объектами. Он объясняет ее целиком изменениями независимых переменных, вместо того чтобы допустить, что некоторые колебания значений признака объясняется случайной ошибкой.

зона ближайшего развития реферат

56 Модель принятия решений

Еслиполучим within-оценки фиксированных эффектов. Если число периодов наблюдения Т конечно, то, чтобы параметр равнялся нулю, регрессионной, чтобы дисперсия была равна нулю, т.

Другой возможный случай, когда число модели курсовая наблюдения стремится к бесконечности: и оценка модели со случайными эффектами стремится к оценке фиксированных эффектов. Это модель within-регрессии, и она не содержит значений индивидуальных эффектов Следовательно, оценку можно найти на основании остатков модели с фиксированными эффектами:. Оценка дисперсии 30 является несмещенной, но на практике может быть отрицательной, что необходимо учитывать. При нулевой гипотезе LM подчиняется закону распределения Хи-квадрат с одной степенью свободы.

Имеются данные об объёмах продаж Y, тыс. Требуется построить однонаправленную модель с фиксированными эффектами построение объемов продаж У от факторов Х1 и Х2. Выбираем переменные для построения модели с фиксированными эффектами зависимостиизображенные на рисунке 5. Расчет коэффициентов однонаправленной модели с фиксированными эффектами по панельным данным в MS Excel. Выбор переменных для построения данной регрессии.

Модели панельных данных для групп складских работа торгового предприятия, построенных на основе ABC-XYZ классификации.

Построение регрессионной модели по панельным данным в пакете STATISTICA

Построение регрессионной модели экономической деятельности компаний нефтегазовой отрасли. Построение двухфакторной модели, моделей парной линейной прогрессии и множественной линейной регрессии.

Зависимость цены от качества. Построение эконометрической модели производственной функции и ее анализ в среде Excel. Определение зависимости цены товара. Корреляционно-регрессионный анализ, построение многофакторной регрессионной модели, ряд Фурье.