книга Курсовая.Су
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты Поиск
Задачи по эконометрике ( Контрольная работа, 27 стр. )
Изучение явления автокорреляции и применение методов ее обнаружения на конкретном примере ( Контрольная работа, 20 стр. )
Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда ( Контрольная работа, 24 стр. )
Исследование процессов высокой инфляции на материале России с применением эконометрических методов ( Курсовая работа, 43 стр. )
Исследовать понятие о линейной модели множественной регрессии ( Реферат, 14 стр. )
Контрольная по эконометрике ( Контрольная работа, 6 стр. )
Контрольная работа по эконометрике ( Контрольная работа, 15 стр. )
Контрольная работа по эконометрике ( Контрольная работа, 11 стр. )
Контрольная работа по эконометрике ( Контрольная работа, 7 стр. )
Контрольная работа по эконометрике - вариант 24 ( Контрольная работа, 20 стр. )
Контрольные задания по эконометрике ( Контрольная работа, 10 стр. )
Корреляционный анализ Регрессионный анализ ( Контрольная работа, 15 стр. )
Лагові величини (Украина) ( Контрольная работа, 10 стр. )
Линейная модель ( Контрольная работа, 10 стр. )
Математична формалізація моделі (Украина) ( Контрольная работа, 13 стр. )
Математична формалізація моделі (Украина) ( Контрольная работа, 15 стр. )
Метод наименьших квадратов, уравнения регрессии. Множественная регрессия. Система совместных уравнений ( Контрольная работа, 11 стр. )
Метод наименьших квадратов (МНК). ( Реферат, 18 стр. )
Множественная регрессия и корреляция. Двухмерная линейная модель корреляционного и регрессионного анализа ( Контрольная работа, 27 стр. )
Модель развития малого в России. _3480. ( Курсовая работа, 31 стр. )
Модель с одной объясняющей переменной. Модель с двумя объясняющими переменными 2004-36 ( Курсовая работа, 36 стр. )
Модель с одной объясняющей переменной. Модель с двумя объясняющими переменными ( Курсовая работа, 36 стр. )
Модель с одной объясняющей переменной. Модель с двумя объясняющими переменными. Модель с переменной структурой ( Курсовая работа, 33 стр. )
Модель с одной объясняющей переменной. Проверка качества построенной модели. Модель с двумя объясняющими переменными ( Курсовая работа, 36 стр. )
НЕПРЯМИЙ МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ ОЦІНКИ ПАРАМЕТРІВ СИСТЕМИ ДВОХ РЕГРЕСІЙ (Украина) ( Контрольная работа, 9 стр. )

По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам (X1), ставки по депозитам (X2) и размера внутрибанковских расходов (X3)

Определим задачи:

1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели

2. Рассчитать параметры модели

3. Для характеристики модели определить:

– линейный коэффициент множественной корреляции

- коэффициент детерминации

- средние коэффициенты эластичности, бета -, дельта – коэффициенты.

Дать их интерпретацию.

4. Осуществить оценку надежности уравнения регрессии.

5. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.

6. построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя.

7. отразить результаты расчетов на графике.

Решение

Рядом распределения в статистике называется ряд числовых показателей, представляющих распределение единиц совокупности по одному существенному признаку, разновидности которого расположены в определенной последовательности.

Таблица 1.

Значения показателей по варианту А для удобства работы с данными построим кумуляту (ломаная кривая, при построении которой по оси абсцисс откладываются варианты ряда, а по оси ординат – накопленные частоты): Корреляционный анализ применяется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет отношение ковариации двух наборов данных к произведению их стандартных отклонений.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

Парный коэффициент корреляции является показателем тесноты связи лишь в случае линейной зависимости между переменными и обладает следующими основными свойствами:

коэффициент корреляции принимает значение и интервале (-1, +1), или |?xy| < 1;

коэффициент корреляции не зависит от выбора начала отсчета и единицы измерения, т.е.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «Kursovaja.su»