Огромное спасибо! Все отлично.
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Введение
Регрессионный анализ широко используемый статистический метод анализа экспериментальных данных во многих предметных областях. Регрессионный анализ позволяет получить математическую модель, описывающую взаимосвязь между переменными. Регрессионная модель может использоваться для описания массивов данных, оценки параметров, прогнозирования.
Задачи регрессионного анализа: определение степени детерменированности вариации зависимой переменной независимыми переменными; предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой; определение значимости независимой переменной в вариацию зависимой.
Целью данной работы является изучение теоретических основ парных регрессий и корреляций.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) изучить основные понятия парной регрессии и корреляции;
2) изучить основные формулы, используемые для расчетов парной регрессии и корреляции;
3) изучить теоретические основы линейной модели парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки ее параметров;
4) изучить основные классы нелинейных моделей парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки их параметров.
Введение 2
Основные понятия парной регрессии и корреляции 3
Линейная модель парной регрессии и корреляции 6
Нелинейные модели парной регрессии и корреляции 10
Регрессии нелинейные по включенным переменным 10
Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам 11
Заключение 15
Список использованной литературы 16
Заключение
В рамках данной работы были решены следующие задачи:
1) изучены основные понятия парной регрессии и корреляции;
2) приведены основные формулы, используемые для расчетов парной регрессии и корреляции;
3) изучены теоретические основы линейной модели парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки ее параметров;
4) изучены два вида нелинейных моделей парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки их параметров:
• регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Следовательно, цель данной работы – изучение теоретических основ парных регрессий и корреляций – достигнута.
Список использованной литературы
1. Магнус Я. Р., Катышев П.К., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2006.
2. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие / И.В. Орлова. – М.: Вузовский учебник: Инфра-М, 2013.
3. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 192 с.
5. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2-х т. – Т. 2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 432 с.
6. Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебник / В. В. Федосеев, А. Н. Гармаш, И. В. Орлова. – М.: Юрайт, 2013. – 328 с.
7. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд.; перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
8. Экономико-математические методы и модели: практикум / С.Ф. Миксюк [и др.]; под ред. С.Ф. Миксюк. – Мн.:. БГЭУ, 2008. – 310 с.
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Введение
Регрессионный анализ широко используемый статистический метод анализа экспериментальных данных во многих предметных областях. Регрессионный анализ позволяет получить математическую модель, описывающую взаимосвязь между переменными. Регрессионная модель может использоваться для описания массивов данных, оценки параметров, прогнозирования.
Задачи регрессионного анализа: определение степени детерменированности вариации зависимой переменной независимыми переменными; предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой; определение значимости независимой переменной в вариацию зависимой.
Целью данной работы является изучение теоретических основ парных регрессий и корреляций.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) изучить основные понятия парной регрессии и корреляции;
2) изучить основные формулы, используемые для расчетов парной регрессии и корреляции;
3) изучить теоретические основы линейной модели парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки ее параметров;
4) изучить основные классы нелинейных моделей парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки их параметров.
Введение 2
Основные понятия парной регрессии и корреляции 3
Линейная модель парной регрессии и корреляции 6
Нелинейные модели парной регрессии и корреляции 10
Регрессии нелинейные по включенным переменным 10
Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам 11
Заключение 15
Список использованной литературы 16
Заключение
В рамках данной работы были решены следующие задачи:
1) изучены основные понятия парной регрессии и корреляции;
2) приведены основные формулы, используемые для расчетов парной регрессии и корреляции;
3) изучены теоретические основы линейной модели парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки ее параметров;
4) изучены два вида нелинейных моделей парной регрессии и характеристики, применяемые для оценки их параметров:
• регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;
• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Следовательно, цель данной работы – изучение теоретических основ парных регрессий и корреляций – достигнута.
Список использованной литературы
1. Магнус Я. Р., Катышев П.К., Персецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2006.
2. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие / И.В. Орлова. – М.: Вузовский учебник: Инфра-М, 2013.
3. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2004.
4. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 192 с.
5. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2-х т. – Т. 2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 432 с.
6. Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебник / В. В. Федосеев, А. Н. Гармаш, И. В. Орлова. – М.: Юрайт, 2013. – 328 с.
7. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд.; перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
8. Экономико-математические методы и модели: практикум / С.Ф. Миксюк [и др.]; под ред. С.Ф. Миксюк. – Мн.:. БГЭУ, 2008. – 310 с.
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—4 дня |
224 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 85111 Рефератов — поможем найти подходящую