Контрольная работа - Линейная модель множественной регрессии

БГУИР, контрольная работа Модель множественной регрессии Системы одновременных уравнений Построение моделей временных рядов

28 с. , 10 рис. , 6 источников Цель работы: исследование модели множественной регрессии. Методы решения: метод наименьших квадратов. Курсовая работа направлена на исследование функционирования предприятия, путем анализа построенной модели множественной регрессии. Данная модель позволит произвести мониторинг регрессирования многих факторов на интересующее нас поведение предприятия. Ключевые слова: регрессия, регрессионный анализ, метод наименьших...

Введение. 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....

СГУТиКД, 3 курс, Прикладная информатика Введение в эконометрику. Модель парной регрессии. Оценка качества уравнения регрессии. Нелинейная регрессия. Линейная модель множественной регрессии. Мультиколлинеарность. Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Гетероскедастичность. Моделирование одномерных временных рядов. Автокорреляция. Фиктивные переменные. Динамические эконометрические модели

РГОТУПС, 2003 г. Содержание Введение Линейная модель множественной регрессии Решение Нелинейные модели регрессии и их линеаризация Показатели качества регрессии Предпосылки метода наименьших квадратов Обобщенный метод наименьших квадратов Фиктивные переменные во множественной регрессии Модели временных рядов Системы эконометрических уравнений

Москва, Издательство "Дело", 2004 год. 289 страниц. Включает следующие разделы: Модель парной регрессии. Модель множественной регрессии. Различные аспекты множественной регрессии. Некоторые обобщения множественной регрессии. Гетероскедастичность и корреляция по времени. Прогнозирование в регрессионых моделях. Инструментальные переменные. Системы регрессионных уравнений. Метод максимального правдоподобия в моделях регрессии. Временные ряды. Дискре...

Учеб. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2007. — 144 с. Содержит систематическое изложение основ эконометрики, подготовлено в соответствии с требованиями государственного стандарта. Рассмотрены линейная модель парной и множественной регрессии, проверка гипотез, гетероскедастичность и автокорреляция ошибок. Отдельные главы посвящены динамическим моделям и системам одновременных уравнений. Для студентов экономических вузов, ориентиро...

Нелинейные эконометрические модели, модель множественной линейной регрессии, сведения из теории вероятности, математической статистики, парная линейная регрессия и метод наименьших квадратов

Модель парной линейной регрессии и ее компьютерная реализация. Метод наименьших квадратов. Статистическая интерпретация модели парной линейной регрессии. Характеристики качества модели парной линейной регрессии. Проверка гипотезы о незначимости модели парной линейной регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов уравнения парной линейной регрессии. Прогноз по модели парной линейной регрессии. Модель множественной линейной регрессии и ее ко...

Воронеж: ВГАУ, 2010. Модель парной линейной регрессии Модель множественной линейной регрессии Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существен-ных объясняющих переменных в регрессионной модели Фиктивные переменные во множественной регрессии Использование фиктивных переменных для моделирования структурных изменений Исследование временного ряда Сглаживание временного ряда», в том числе в пакете СТАТИСТИКА Типы роста и трендовые модели Прогнозир...