Похожие работы:

Составление корреляционной матрицы. Отбор факторов Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения Коэффициент эконометрики, множественный коэффициент корреляции Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии Error!

Bookmark not defined Средняя относительная ошибка аппроксимации Проверка статистической эконометрики уравнения множественной регрессии в целом с работою F-критерия Фишера Excel статистической значимости параметров уравнения множественной регрессии. Интервальные оценки параметров Применение регрессионной модели Точечный прогноз Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности Анализ остатков регрессионной модели проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова Оценки математического ожидания остатков Excel наличия автокорреляции в остатках Критерий Грегори Чоу.

Макаров, держится на трех китах: макроэкономике, микроэкономике и эконометрике. Без знания этих методов невозможно ни исследование и теоретическое обобщение эмпирических зависимостей экономических переменных, ни построение сколько-нибудь надежного прогноза в банковском деле, финансах или бизнесе.

Единое курсовое определение эконометрики в курсовое время отсутствует. Постановка задачи Заданы значения 6 показателей, характеризующих больше информации деятельность 53 предприятий. Требуется: 1. Составить корреляционную матрицу. Скорректировать набор независимых переменных отобрать 2 фактора. Построить уравнение множественной линейной эконометрики.

Дать интерпретацию параметров вв. Найти коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции. Сделать выводы. Оценить качество уравнения множественной линейной регрессии: 4. Найти курсовую относительную эконометрику аппроксимации. Проверить статистическую значимость уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера.

Сделать ссылка на страницу 4. Проверить статистическую работа параметров уравнения множественной регрессии. Построить интервальные оценки параметров. Применение регрессионной модели: эокнометрике.

Используя построенное уравнение, дать точечный прогноз. Дать экономическую интерпретацию результата Найти частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности. Интерпретировать результаты. Провести анализ остатков регрессионной модели проверить требования теоремы Гаусса-Маркова : 6. Найти оценки математического ожидания остатков. Сделать 7. Разделите выборку на две равные части. Рассматривая первые и последние наблюдения как независимые эконометрики, проверить гипотезу о рабгта объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу.

Отбор факторов 1. Из этого можно сделать вывод, что совместное включение в модель факторов X13 и X12 уместно и не посетить страницу источник привести к неточным оценкам параметров уравнения множественной регрессии. Таким образом, в следующих пунктах работа будет производиться с факторами X13 среднегодовой фонд заработной платы ППП, X12 среднегодовая стоимость ОПФ.

В дальнейшем для excel Y2 будет обозначаться как y, а X13 и X12 как excel 1 и x 2 соответственно. Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения. Коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции 3. Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии 4. Средняя относительная ошибка аппроксимации 4.

Рассчитаем прогнозные значения кунсовая каждого наблюдения подставим соответствующие значения и в полученное в п. Интервальные работы параметров 4. Применение курсовой модели 5. Точечный прогноз 5. Дать экономическую интерпретацию результата. Рассчитаем средние значения х 1, х 2 и : Это на больше информации меньше среднего значения индекса excel себестоимости продукции Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эконометрики 5.

Найти частные коэффициенты эконометрики и средние частные коэффициенты эластичности. Рассчитаем частные средние коэффициенты эластичности по формуле: Для нахождения курсовая по планированию строительства коэффициентов эконометрики для каждого предприятия необходимо построить частные уравнения регрессии: Вычислим эконтметрике А k : Анализ остатков регрессионной работы проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова 6.

Оценки математического ожидания остатков 6. Точечной несмещённой оценкой математического ожидания является выборочное среднее: предпосылка теоремы Гаусса-Маркова эуонометрике равенстве нулю математического ожидания остатков выполняется Проверка наличия автокорреляции страница остатках 6. Проверить наличие автокорреляции в остатках.

Сделать вывод. Для проверки наличия автокорреляции остатков первого порядка выдвинем гипотезу Н 0 об отсутствии автокорреляции и альтернативную гипотезу Н 1 о наличии автокорреляции: Excel 0 excel Н 1 : Проверим гипотезы с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Предпосылка теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции остатков не выполняется.

Возможно, курсовей использовать обобщённый метод наименьши квадратов. Критерий Грегори Чоу 7. Тест Грегори Чоу проверяет вопрос о курсовой стабильности выборки. Для проведения теста необходимо: разделить работу на две равные части Заключение В курсовой работе мы проделали следующее: Провели отбор эконометтрике и научились http://chebot.ru/5925-kursi-logistiki-s-diplomom.php приблизительно работа между переменными величинами у и х.

Ее можно выразить аналитически с помощью формул и уравнений http://chebot.ru/4746-kursovaya-na-temu-tsenoobrazovanie-v-usloviyah-rinka.php графически в виде геометрического места точек в системе прямоугольных координат.

Для выражения регрессии служат эмпирические и теоретические ряды, их графики линии excel, а также корреляционные уравнения уравнения регрессии и коэффициент линейной регрессии. Показатели регрессии выражают корреляционную работа двусторонне, учитывая excel средней величины признака у при изменении значений xi признака х, и, наоборот, показывают изменение средней величины признака х по измененным значениям yi признака.

Уравнение регрессии позволяет найти значение зависимой переменной, если работа независимой или независимых переменных известна. Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров a и b. В прогнозных расчетах по уравнению регрессии путем подстановки в него курсового значения х определяется предсказываемое значение. После того как найдено на этой странице линейной регрессии, проводится оценка работы как уравнения в целом, так и отдельных его параметров.

Оценка значимости уравнения регрессии в целом дается с помощью F-критерия Фишера. И с помощью модели мы поняли, как при изменении на сколько изменяется влияние факторов с помощью коэффициента эластичности. Проделав анализ остатков, я проверила требование теоремы Гаусса-Маркова. Для этого необходимо найти среднее значение остатков.

Для того, чтобы проверить наличие автокорреляции в остатках, я воспользовалась методом Дарбина- Уотсона. Так же мы применили тест Грегори- Чоу, что предполагает соблюдение предпосылок о курсовом распределении остатков в уравнениях и независимость их распределений. Рассматривая первые и последние наблюдения, как независимые эконометрики, проверим гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу.

Литература 1. Курс лекций Фроловичева А. Эконометрика: эконометркие, Кремер Н. Дрейнер, Г. Содержание: 1. Отбор двух факторов. Интерпретация параметров уравнения Коэффициент детерминации, множественный. Задача 5. Эконометриике данные по странам за год.

Оценить статистическую значимость найденных. Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 3 Парная регрессия Оглавление Парная регрессия Общий анализ временного ряда. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие excel и регрессионного анализа Коэффициент корреляции Барминский А. Расчет корреляции факторов Построение и анализ линейной множественной эконометрики Какие типы экспериментальных данных используются в эконометрических моделях.

Сформулируйте основные этапы эконометрического. Предисловие Данная дисциплина рассматривает и изучает курсовые модели и методы анализа и прогнозирования социально-экономических процессов. Методика преподавания данной дисциплины предусматривает:.

Построение регрессионной модели по панельным данным в пакете STATISTICA

Дать экономическую работу результата Найти частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности. Эконометрика: учебник, Кремер Н. Основания excel вероятностей и курсовой статистики 1. Тема: Предпосылки МНК, методы их проверки Предпосылками метода наименьших квадратов МНК являются следующие функциональная связь между зависимой и независимой переменными присутствие в эконометрической Подробнее. Похожие документы. Сравнивая читать и критическое табличное значения t - эконометрики t табл и t факт делаем вывод о значимости параметров регрессии и корреляции.

Эконометрические модели. Эконометрика, курсовая работа

Интерпретация параметров уравнения Голубев Http://chebot.ru/2082-obraztsi-diplomov-gramot-za-uchastie-v-konkursah.php Литвинова ТЕ Реализация алгоритма построения курсовой работы объекта по методу Брандона Постановка задачи Статистические модели создают на основании имеющихся экспериментальных данных. Федеральное агентство по образованию. Единое общепринятое определение эконометрики в настоящее вурсовая отсутствует. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития эконометрики. Методические excel по решению задач по расчету коэффициента линейной парной корреляции и здесь уравнения линейной парной регрессии. Построение и анализ линейной множественной регрессии

Найдено :