однофакторные модели лабораторная работа

вебкам студия барнаул работа

Работа для девушек в Самаре Кратко Список. Самарская область Самара

Однофакторные модели лабораторная работа москва работа для девушки с проживанием

Однофакторные модели лабораторная работа

Рассчитывать оценивать параметры нашей модели будем при помощи МНК в матричной форме следующего вида:. Напомним, что оператор оценивания параметров линейной эконометрической модели в матричной форме имеет вид:. Процедуру оценивания параметров эконометрической модели целесообразно разбить на следующие шаги. В Microsoft Excel матрица записывается как обычная таблица — каждое число в отдельной ячейке:.

При этом рекомендуется копирование с использованием пункта контекстного меню "Специальная вставка", проставив галочку напротив пункта "транспонировать" предварительно нужно выделить цифры матрицы Х , нажать пункт контекстного меню "копировать" и проставить курсор в незанятую ячейку, после чего вызывать меню "Специальная вставка".

В этом случае диапазон свободных ячеек будет иметь размеры 3х Диапазон свободных ячеек будет иметь такие же размеры, как и матрица Х Т Х. Диапазон свободных ячеек будет иметь размеры 3х1. Таким образом, эконометрическая модель зависимости затрат на питание от общих расходов и размера семьи будет иметь вид:.

Алгоритм будет следующий:. Регрессионная статистика будет выводиться в порядке , указанном в следующей схеме:. Значение коэффициента. Среднеквадратическое отклонение. Таким образом, значения коэффициентов эконометрической модели рассчитаны правильно. С помощью МНК в матричной форме мы нашли уравнение эконометрической модели, которая показывает зависимость затрат на питание от общих расходов и размера семьи и относится к классу линейных многофакторных эконометрических моделей.

Коэффициенты уравнения имеют следующее экономическое обоснование. Когда при всех других одинаковых условиях общие расходы увеличиваются уменьшаются на 1 дол. США, то результативная переменная расходы на питание также увеличивается уменьшается на 0,2 дол. Если размер семьи увеличивается уменьшается на 1 чел. Очевидно, что в данной модели этот коэффициент экономического смысла не имеет и служит в роли начальной точки отсчета.

Фактическое значение -критерия Фишера , гораздо больше табличного значения, что подтверждает значимость уравнения регрессии в целом. Полученные значения среднеквадратических отклонений стандартных ошибок коэффициентов эконометрической модели не являются слишком большими.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке. Файловый архив студентов. Проведите анализ затрат в зависимости от числа ящиков к разгрузке. Представьте экономическое обоснование результатов регрессионного анализа.

Спрогнозируйте сумму затрат при росте отгрузки до ящиков. Допустим, что транспортные затраты зависят от числа ящиков на отгрузку. Для проверки этого построим график зависимости и рассчитаем коэффициент корреляции, составив корелляционную матрицу. Далее построим регрессионные модели вида: и , где — число ящиков шт. Построим сначала регрессионную модель вида. Так как р-значение вероятность ошибки меньше 0,05, то принимается альтернативная гипотеза, и коэффициент регрессии значим, то есть число ящиков существенно отражается на транспортные затраты.

Сумма квадратов ошибок и стандартная ошибка регрессии отражают степень разброса фактических значений от расчетных, полученных по модели, то есть чем меньше сумма квадратов ошибок и стандартная ошибка регрессии, тем точнее модель. Построим регрессионную модель вида аналогичным путем:. Стандартная ошибка регрессии достаточно высока в сравнении со средним значением зависимой переменной. Для выбора модели составим таблицу статистических оценок уравнения регрессии и сравним критерии качества регрессионного уравнения и в первом и во втором случае:.

Анализируя характеристики двух моделей, можно прийти к выводу о том, что в первой модели коэффициент детерминации выше, более того, в этой модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения. Следовательно, более точной является первая модель. Уравнение регрессии показывает, что если число ящиков увеличивать, то соответственно транспортные затраты возрастут. Компания «Фаворит» продает компьютерные программы.

Ее отдел маркетинга получил данные количество программ, цены программ, средний доход потребителей, приобретающих такой товар из филиалов компании, расположенных по территории области. Проведите анализ спроса на продукцию фирмы. Подберите наилучшую модель, описывающую зависимость спроса от цены или дохода линейную, квадратичную, кубическую. График показывает, что спрос на компьютеры возрастает с увеличением дохода потребителей.

Коэффициент корреляции между данными составляет 0,91, что говорит о сильной положительной связи между переменными. Оценка регрессионного уравнения вида. Стандартная ошибка регрессии — 78,95, что является достаточно высоким результатом по сравнению со средним значением зависимой переменной — ,3.

На основе результатов дисперсионного анализа можно принять альтернативную гипотезу, то есть можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными. Теперь проведем оценку регрессионного уравнения вида:. Для выбора модели составим таблицу статистических оценок уравнения регрессии и сравним критерии качества регрессионного уравнения в первом и во втором случае. Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в второй модели меньше ошибка и лучше показатели качества регрессионного уравнения.

ЭДГАРД ЧАЙКОВСКИЙ

Стандартная ошибка точечного прогноза Построение эконометрических моделей и прогнозирование в MS Excel: сборник лабораторных работ формат xlsx размер Лабораторная работа - Нелинейная регрессия Лабораторная формат doc размер Построение линейной модели парной регрессии. Построение степенной модели парной регрессии. Построение показательной функции. Построение гиперболической функции.

Лабораторная работа - Прогнозирование экономических процессов с использованием временных рядов Лабораторная формат doc размер Проверка наличия аномальных наблюдений. Построение линейной модели. Проверка адекватности линейной модели на основе исследования: а случайности остаточной компоненты по критерию пиков поворотных точек. Построить точечный интервальный прогноз на д Лабораторные работы - Построение модели множественной регрессии Лабораторная формат doc размер Лекции - Эконометрика Статья формат doc размер КБ добавлен 28 октября г.

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 Реферат - Регрессионный анализ.

Парная регрессия Реферат формат doc размер Реферат Тема: Регрессионный анализ. Парная регрессия. Содержание: Построение регрессионных моделей. Построение модели. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии. Смысл регрессионного анализа — построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин Х1, Х2, … Хр и Y. При этом речь идет о влиянии переменных Х это будут аргументы функций на значения пере Решение задач по эконометрике Контрольная работа формат xls размер Документ - Excel.

Задачи по эконометрике включают построение однофакторных линйеных и нелинейных моделей. Построение линейной однофакторной модели - количество наблюдений Построение линейной однофакторной модели. Изучается зависимость доли работающего населения по отношению к общей численности населения У от 4 факторов.

В таком случае мы имеем линейную многофакторную модель модель множественной регрессии общего вида см. Конкретно для нашего задания формула эконометрической модели будет выглядеть так:. Рассчитывать оценивать параметры нашей модели будем при помощи МНК в матричной форме следующего вида:.

Напомним, что оператор оценивания параметров линейной эконометрической модели в матричной форме имеет вид:. Процедуру оценивания параметров эконометрической модели целесообразно разбить на следующие шаги. В Microsoft Excel матрица записывается как обычная таблица — каждое число в отдельной ячейке:.

При этом рекомендуется копирование с использованием пункта контекстного меню "Специальная вставка", проставив галочку напротив пункта "транспонировать" предварительно нужно выделить цифры матрицы Х , нажать пункт контекстного меню "копировать" и проставить курсор в незанятую ячейку, после чего вызывать меню "Специальная вставка".

В этом случае диапазон свободных ячеек будет иметь размеры 3х Диапазон свободных ячеек будет иметь такие же размеры, как и матрица Х Т Х. Диапазон свободных ячеек будет иметь размеры 3х1. Таким образом, эконометрическая модель зависимости затрат на питание от общих расходов и размера семьи будет иметь вид:. Алгоритм будет следующий:. Регрессионная статистика будет выводиться в порядке , указанном в следующей схеме:.

Значение коэффициента. Среднеквадратическое отклонение. Таким образом, значения коэффициентов эконометрической модели рассчитаны правильно. С помощью МНК в матричной форме мы нашли уравнение эконометрической модели, которая показывает зависимость затрат на питание от общих расходов и размера семьи и относится к классу линейных многофакторных эконометрических моделей. Коэффициенты уравнения имеют следующее экономическое обоснование.

Когда при всех других одинаковых условиях общие расходы увеличиваются уменьшаются на 1 дол. США, то результативная переменная расходы на питание также увеличивается уменьшается на 0,2 дол. Если размер семьи увеличивается уменьшается на 1 чел. Очевидно, что в данной модели этот коэффициент экономического смысла не имеет и служит в роли начальной точки отсчета. Фактическое значение -критерия Фишера , гораздо больше табличного значения, что подтверждает значимость уравнения регрессии в целом.

Полученные значения среднеквадратических отклонений стандартных ошибок коэффициентов эконометрической модели не являются слишком большими.

Могу вам свет для веб моделей думаю

Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS. Методические указания по выполнению контрольной работы для самостоятельной работы студентов III курса специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Финансы и кредит» второе высшее образование. Елисеевой И. Экономико-математические методы и модели. Экономико-математическое моделирование.

Малашенко В. Эконометрическое моделирование: Учебное пособие. Сошникова Л. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. КОПР3- Компьютерные обучающие программы для студентов 3-го курса:. Термин "регрессия" regression лат. Он исследовал влияние роста родителей и более отдаленных предков на рост детей.

По его модели рост ребенка определяется наполовину родителями, на четверть — дедом с бабкой, на одну восьмую прадедом и прабабкой и т. Другими словами, такая модель характеризует движение назад по генеалогическому дереву. Гальтон назвал это явление регрессией как противоположное движению вперед — прогрессу. В настоящее время термин "регрессия" применяется в более широком плане — для описания статистической связи между случайными величинами. Методические указания по выполнению реферата эссе для магистрантов I курса направления Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов специальности «Технология обработки ювелирных материалов» Составила Е.

Золотарева Методические указания Под конституцией минералов понимают химический состав и внутреннее строение структура , которые взаимосвязаны между собой и от которых зависят все важнейшие характеристики минералов. Другие похожие документы.. Полнотекстовый поиск: Где искать:. Принц и дочь великана.

Отчет о работе отдела по внеучебной и воспитательной работе со студентами сп филиала. Толстой, Полное собрание сочинений в 90 томах, академическое юбилейное издание, том 52, Государственное Издательство Художественной Литературы, Москва Издание: Л. Толстой, Полное собрание сочинений в 90 томах, академическое юбилейное издание, том 52, Государственное Издательство Художественно Методические указания по выполнению лабораторной работы Для самостоятельной работы студентов III курса специальности.

Сохрани ссылку в одной из сетей:. Имеются данные за двенадцать месяцев: Месяц Объем реализации тыс. Цена руб. Приемлема ли точность регрессионной модели? Торговые площади м 2 Район расположения Форма собственности 1 59 периферийный муниципальный 2 85 периферийный частный 3 центральный муниципальный 4 центральный муниципальный 5 центральный частный 6 периферийный муниципальный 7 89 центральный муниципальный 8 периферийный муниципальный 9 центральный частный 10 центральный частный 11 центральный муниципальный 12 периферийный частный 13 центральный частный Требуется: Построить линейную регрессионную модель торгового оборота магазина, не содержащую коллинеарных факторов.

Эконометрика и эконометрическое моделирование. Основные понятия и особенности эконометрического метода. Специфика экономических данных. Классификация эконометрических моделей. Основные этапы построения эконометрических моделей. Парная регрессия. Предпосылки применения метода наименьших квадратов МНК. Свойства оценок метода наименьших квадратов МНК. Задача 1. Решение пунктов Показатели качества модели парной регрессии.

Интервальная оценка параметров модели парной регрессии. Проверка выполнения предпосылок МНК. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация. Множественная регрессия. Оценка существенности параметров линейной регрессии. Временные ряды. Структура временных рядов экономических показателей. Основные этапы построения моделей экономического прогнозирования. Выявление и устранение аномальных наблюдений во временных рядах.

Проверка наличия тренда. Проверка адекватности и оценка качества моделей прогнозирования. Построение моделей. Адаптивны модели прогнозирования. Дополнительная литература: 1. Скачать документ. Для самостоятельной работы студентов YI курса первое высшее образование и Y курса второе высшее образование по специальности «Финансы и кредит» специализации «Финансовый менеджмент».

Информационные ресурсы и технологии в менеджменте. Под конституцией минералов понимают химический состав и внутреннее строение структура , которые взаимосвязаны между собой и от которых зависят все важнейшие характеристики минералов. Правообладателям Написать нам. Торговый оборот млн. Район расположения. Форма собственности. Самостоятельная работа - задания, выполняемые после лекции.

Тема 1. Тема 2. Тема 3. Тема 4. Лабораторные работы. Создание экземпляров классов. Рекомендации по выполнению лабораторной работы. Экземпляры классов в онтологии называются индивидами англ. В RDF-тройке индивид указывается в качестве субъекта, класс — объекта.

Связь между индивидом и классом, представителем которого он является, задается предикатом «rdf:type». Создание и редактирование индивидов выполняется на вкладке «Individuals by class». Для добавления индивида необходимо в верхней левой панели «Иерархия классов» англ. Class hierarchy выбрать класс, которому он принадлежит, а в панели инструментов нижней левой панели «Экземпляр» англ.

Instances нажать на первую кнопку. После этого в появившемся окне необходимо указать его имя. В нижней правой панели «Прикрепленные свойства» англ. Property assertions для индивида отображаются его свойства-отношения и свойства-данные. Для их добавления необходимо нажать на иконку серого круга с плюсом после надписи «Object property assertions» «Data property assertions» и в появившемся окне рис.

После добавления индивидов граф онтологии на вкладке «OntoGraf» можно существенно расширить. Узлы, помеченные желтыми кружками, являются классами и подклассами онтологии, фиолетовыми ромбами — индивидами. В части дуг графа приняты следующие обозначения:.

Поиск по сайту. Главная Учеба Интеллектуальные информационные системы.

ДЕВУШКА ИЩЕТ РАБОТУ АДМИНИСТРАТОРА

Лабораторная работа модели однофакторные модели и методы работы

Лабораторная работа №8. Модель конкуренции двух фирм

Расчет доверительных границ для коэффициентов. Хочу больше похожих работ Учебные. Окно выбора типа данных Автоматическое построение и отображение графа онтологии IRIобщих характеристик количества. Финансирование войны и восстановления хозяйства собрано, зависит благополучие страны, региона, ошибка. Вкладка Object Properties Домен англ. Свойства классов их экземпляров. Главная Об авторе Публикации Cтатьи предикаты RDF-троек делятся на два вида: - свойства-отношения задаются на Интеллектуальные информационные системы Информационные системы некоторые отношения между двумя индивидами экземплярами классовто есть Карта сайта некоторые фактические характеристики индивидов экземпляров RDF-тройки будет индивид, а объектом числа, даты и т. Чертежник 4 лаба "Построение графика. Cтатьи и тезисы докладов. Чертежник 3 лаба "Рисование узоров".

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1. по дисциплине «Эконометрика». на тему “​Однофакторные регрессионные модели”. Преподаватель: Алферьева Т. И. Главная > Лабораторная работа >Экономика данных программы Statistica при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии. Лабораторная работа №3 Тема: Построение и анализ качества модели Построение линейной однофакторной модели - количество наблюдений