Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»"

Транскрипт

1 ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика» Курсовая работа по дисциплине «Эконометрика» на тему «Эконометрический анализ функции спроса на основные виды товаров и услуг» Вариант 1 Выполнила: Алиев Магал Группа: ЭЭБ-211 Проверила: Ишханян М.В. Москва 2016

2 Оглавление Введение... 3 Теоретическая часть... 5 Корреляционный анализ... 5 Регрессионный анализ... 8 Расчетная часть Заключение Список литературы... 19

3 Введение В данной курсовой работе проводится эконометрический анализ потребления товара/услуги в зависимости от цены товара/услуги и дохода населения на основе официальных статистических данных федеральной службы государственной статистики «Росстат» за гг. Для анализа выбраны следующие переменные: IIIIIIIIIIII средний ежемесячный доход жителя России (руб.) и DMEAT (тыс. тонн) вес проданного предприятиями оптовой торговли мяса (включая птичье) за отчетный месяц. Рынок мясной продукции в России обладает ярко выраженной сезонностью, и текущий период характеризуется не только достаточно высоким потребительским спросом на мясо, мясные продукты и полуфабрикаты, но и увеличением потребности в мясе со стороны мясоперерабатывающих заводов, запасы сырья у которых заканчиваются.рынок мяса птицы вот уже в течение длительного времени является самым бурно развивающимся сектором отечественного агропромышленного комплекса. Согласно статистике, в России в уровень потребления мяса птицы на душу населения составлял примерно 16 кг. Причем в то время российский рынок еще в значительной степени был зависим от импортных поставок, поэтому на долю российской продукции приходилось только 8,3 кг. В 2004 году с бурным ростом внутреннего производства эта цифра выросла до 10,3, в то время как среднедушевой уровень потребления поднялся до 17,4 кг. Продолжение тенденции повышения реальных доходов населения и увеличение производства сырья для мясоперерабатывающей промышленности обусловили рост выработки мясных продуктов. Цены на мясном рынке в первой половине 2003 года находились под существенным влиянием более высоких, по сравнению с предыдущим годом, начальных запасов мяса и их уровня на конец I полугодия. С III квартала рост 3

4 цен на мясном рынке активизировался и продолжился до конца года. Введение импортных квот на ввоз мяса птицы в значительной мере определило характер динамики цен на этот вид мяса.в начале 2004 года цены на мясо, особенно свинину и мясо птицы, наряду с другими факторами формировались в значительной степени под воздействием ситуации на рынке фуражного зерна и, соответственно, уровнем цен на комбикорма. Цель курсовой работы на основе статистических сборников федеральной службы государственной статистики «Росстат» за гг. провести корреляционно-регрессионный анализ спроса на сливочное масло. Основными задачами данной курсовой работы является приобретение необходимых навыков исследовательской работы, умения применять изученные эконометрические методы и модели на практике, проводить комплексный анализ взаимосвязей между экономическими факторами, делать на основе проведенного анализа выводы и обобщения. 4

5 Теоретическая часть Корреляционный анализ Корреляционный анализ метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов. Его применение возможно в случае наличия достаточного количества наблюдений из более чем одной переменной. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей. Корреляционный анализ заключается в количественном методе определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции r. Он свидетельствует о наличии или отсутствии линейной связи между переменными: rr xxxx = xxxx xx yy,r xy [-1;1], σσ xx σσ yy где xx среднее значение факторного признака;yy среднее значение результативного признака; σ среднее квадратическое отклонение х и у. Основные свойства коэффициента корреляции: Если: r xy = -1, то наблюдается строгая отрицательная связь; r xy = 1, то наблюдается строгая положительная связь; r xy = 0, то линейнаясвязь отсутствует. Чтобы проверить значимость коэффициента корреляции, требуется оценить коэффициент корреляции генеральной совокупности на основе выборочного значения коэффициента корреляции r. 5

6 Будем считать выполненными следующие условия: переменные х и у линейно зависимы, обе являются случайными величинами и имеют нормальное распределение. Проверяются следующие гипотезы: Основная гипотеза Н0: r = 0, Альтернативная гипотеза Н1: r 0 Основная гипотеза утверждает, что не существует корреляции между признаками х и у в генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза утверждает, что корреляция между признаками х и у в генеральной совокупности значима. Когда основная гипотеза отвергается на определенном уровне значимости, это значит, что существует значимое различие между значением r и 0. Когда основная гипотеза принимается, это значит, что значение r не сильно отличается от 0 и является случайным. Для проверки гипотезы используется t-критерий с df = n 2 степенями свободы: tt = rr xxxx nn 2 1 rr xxxx 2 Границы двусторонней критической области находятся при помощи таблиц значений t-распределения, с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР (α, df) в табличном редакторе Excel (α-уровень значимости). Если статистика t-критерия не попадает в критическую область, то принимается нулевая гипотеза и наоборот. Характер линейной корреляционной связи между признаками у и х определяется при помощи шкалы Чеддока. 6

7 Значение rr xxxx Характер связи 0 0,2 Связь практически отсутствует 0,2 0,5 Связь слабая 0,5 0,7 Связь средняя 0,7 0,95 Связь сильная 0,95 1 Практически функциональная зависимость Коэффициент детерминации (R xy2 ) характеризует долю дисперсии результативного признака y, объясняемую дисперсией, в общей дисперсии 2 результативного признака. Чем ближе R xy к 1, тем качественнее регрессионная модель, то есть исходная модель хорошо аппроксимирует исходные данные. RR = RRRRRR TTTTTT = 1 EEEEEE TTTTTT, где RSS объясненная часть всей дисперсии, ESS необъясненная часть всей дисперсии, TSS вся дисперсия. Значимость коэффициента детерминации проверяют с помощью F-критерия Фишера (функция F-РАСПОБР в EXCEL). RR2 FF = (nn 2) 1 RR2 При этом находят также табличное значение критерия F. Если F расч >F табл, то уравнение регрессии значимо. 7

8 Регрессионный анализ Регрессионный анализ это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Парная линейная регрессия Парная регрессия регрессия между двумя переменными y и x, то есть модель вида: y=f(x)+ε, где: y - зависимая переменная (результативный признак), x независимая, объясняющая, переменная (признак- фактор), ε - возмущение или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных в модели факторов. Расчет параметров уравнения линейной регрессии y=a+bx+ε: пусть собраны n статистических значений независимой, объясняющей переменной x: x 1, x n и n статистических значений зависимой переменной y: y 1, y n. Тогда, используя метод наименьших квадратов, параметры уравнения линейной регрессии можно вычислить следующим образом: bb 0 = yy bb 1 xx bb 1 = xxyy yy xx, xx 2 где yyyy - среднее значение y*x; yy - среднее значение y; xx - среднее значение x. Экономический смысл параметров уравнения линейной парной регрессии:параметр b 1 показывает среднее изменение результата y с изменением фактора x на единицу. Параметр b 0 =y, когда x=0. Если x не может быть равен 0, то b 0 не имеет экономического смысла. Интерпретировать можно только знак при b 0 : если b 0 >0, то относительное изменение результата происходит медленнее, чем изменение фактора, то есть вариация результата меньше вариации фактора: V y <V x, и наоборот. xx 2 8

9 Далее следует провести проверку статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии. С этой целью по каждому из параметров определяется его стандартная ошибка: mm bb0 и mm bb1. mm bb0 = mm bb1 xx 2 SS 2 mm bb1 = nn ii=1(xx ii xx ) 2 S это стандартное отклонение наблюдаемых значений у от предсказываемых значений у: SS = (yy ii yy ii ) nn 2 После этого определяется фактическое значение t -критерия Стьюдента: tt bbii = bb ii mm bbii, которое затем сравнивается с табличным значением t при определенном уровне значимости α и числе степеней свободы (n - 2). Если tt bbii <t табл, то коэффициент b i незначим и наоборот. Интервальный прогноз для линейной функции вычисляется по формуле: YY пр ± tt табл mm yy пр mm yy пр стандартная ошибка прогноза, вычисляемая по формуле: mm yy пр = SS 2 (1 + 1 nn + xxпр xx 2 nn ii=1(xx ii xx ) 2. Множественная линейная регрессия Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид: yy = ββ 0 + ββ 1 xx 1 + ββ 2 xx ββ mm xx mm + εε. 9

10 Чтобы найти коэффициенты этого уравнения, обычно используется матричная форма записи: xx 1mm yy 1 1 xx 11 bb 1 yy YY = 2 1 xx, XX = 21 xx 2mm bb, BB = 2. yy nn 1 xx nn1 xx nnnn bb mm Практическая значимость уравнения множественной регрессии оценивается при помощи тех же показателей, что и парной показателей корреляции и детерминации. Показатель множественной корреляции характеризует тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым результативным признаком, оценивает тесноту совместного влияния факторов на результат. Независимо от формы связи показатель множественной корреляции может быть рассчитан как индекс множественной корреляции: RR yyyy1,xx2,,xxxx = 1 EEEEEE TTTTTT. Значимость уравнения множественной регрессии в целом оценивается так же, как и в парной, с помощью критерия Фишера. При этом оценивается значимость не только уравнения в целом, но и фактора, дополнительно включенного в модель. Необходимость такой оценки связана с тем, что не каждый фактор, вошедший в модель, существенно увеличивает долю объясненной вариации результативного признака. Так как прирост факторной суммы квадратов обусловлен дополнительным включением в модель одного исследуемого фактора, то число степеней свободы для него равно 1. Фактическое значение F-критерия сравнивается с табличным при соответствующем уровне значимости и числе степеней свободы. Если F>F табл., то дополнительное включение фактора в модель статистически обоснованно и коэффициент чистой регрессии при факторе значим. 10

11 Оценка значимости коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента: tt bbii = bb ii mm bbii, если tt bbii >t табл, коэффициент b i значим. Для множественной регрессии средняя стандартная ошибка прогноза находится по формуле: mm yy пр = SS 2 εε XX TT пр (XX TT XX) 1 XX пр. Доверительный интервал: YY пр ± tt табл mm yy пр. 11

12 Расчетная часть Средний доход населения составляет 4584,293, дисперсия ,308, среднее квадратическое отклонение 1424,846. С помощью оценки ε= = получаем, что средний доход 44 населения с надежностью 0,997 заключен в пределах (4031,174; 5137,412). а) Проверка отличия среднего дохода за и Объем выборки за n x =24, за n y =20. Xср = 3468,246 Yср = 5923,550. Найдем квадраты исправленных дисперсий по формуле: SS = 1 nn (xx nn 1 ii=1 ii xx ) 2, тогда SS 2 xx =510895,117; SS 2 yy =621679,418. Значение t= XX YY SS xx 2 nn xx + SS yy 2 nn yy = -10,729. Используя функцию СТЬЮДРАСПОБР, найдем t кр =2,093. Таким образом, -10,729<2,093, значит средний доход населения за гг. и г. отличаются значительно. б) Разброс относительно среднего годового дохода Зная квадраты исправленных дисперсий, найдем значение F= =1.22. F kp =FРАСПОБР(0,05; 24-1; 20-1) = 2,12. Значит, статистика критерия F не попадает в критическую область U,разброс в среднем доходе отличается незначительно. Проверим гипотезу о том, что на уровне значимости 5% дисперсия Y составляет 99% от исправленной дисперсии. Для этого следует найти значение исправленной дисперсии S 2 = nn nn 1 *σ2 = ,613=233, % 44 1 от этого значения составляет 231,59. Составляем гипотезы Н 0 : S 2 = 231,59 и Н1: S 2 >231,59. 12

13 χ 2 = k S2 = ,929 σ 2 231,59 =43,434. Найдем χχ αα 2 по функции Excel ХИ2ОБР(0,05; 44-1) = 59,304. Статистика критерия χ 2 не попадает в критическую область, следовательно, гипотеза Н0 принимается, т.е. можно считать, что дисперсия У составляет 99% от исправленной дисперсии. Проверим гипотезу о том, что на уровне значимости 5% математическое ожидание Х составляет 101% от среднего. Для этого найдем 101% от среднего значения Х: 101,271. σ=7,677, найдем Z= XX mm nn = 0,875; Z kp = Статистика критерия Z не попадает в критическую область, следовательно, на уровне значимости 5% математическое ожидание Х составляет 101% от среднего. Проведем регрессионный анализ между показателями: 1) Y и Х: r xy = xxxx xx yy =-0,274. Согласно шкале Чеддока связь между σσ xx σσ yy признаками слабая, обратная. Значимость r xy: t расч = rr xxxx σ 2 1 rr xxxx t табл =2,018. Значит, коэффициент парной корреляции признается nn 2=-1,846, статистически незначимым. Коэффициенты регрессии: b 0 =yy bb 1 xx =100,886; b 1 = xxxx yy xx xx 2 xx 2 = 0,539. Отсюда уравнение регрессии y x= 100,886-0,539x. Значит, при увеличении дохода от Y на 1 Y (вес проданного предприятиями оптовой торговли мяса за отчетный месяц) изменится на -0,539. Качество подгонки регрессии R 2 =

14 Регрессия У на Х 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0,000 0,000 20,000 40,000 60,000 80, , , ,000 Проверим адекватность данной регрессии, для этого рассчитаем F= RR2 (nn 2) = 3,406. Так как табличное значение F=4,073, то уравнение 1 RR2 регрессии признается статистически незначимым. Проверим значимость каждого коэффициента. Для этого найдем S= EEEEEE nn 2 =14,884. m b для b 1 равно 0,292, соответственно tb 1 =-1,846. tb1 <tтабл (2.018), следовательно, коэффициент b 1 статистически незначим. mb 0 =1403,142, tb 0 =0,072. tb0 <tтабл, следовательно, коэффициент b 0 статистически незначим. Найдем 95% доверительные интервалы для коэффициентов наклона: для b 0 : (-2730,769; 2932,540); для b 1 : (-1,129; 0,050). Прогнозирование среднего значения У: максимальное значение Х 132,861, 80% от него: 106,289, подставив это значение в уравнение регрессии, получим У пр =43,547. Доверительный интервал: (9,365; 77,729). 14

15 Прогнозы 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0,000 0,000 20,000 40,000 60,000 80, , , ,000 2) Y и Z: r zy = zzzz zz yy =0.76. Согласно шкале Чеддока связь между признаками σσ zz σσ yy сильная. Т.к. r xy >0, связь прямая. Значимость r xy: t расч =7.588, t табл =2,018. Т.к > 2,018, коэффициент парной корреляции признается статистически значимым. Фактор Income сильнее связан с результативным признаком. Коэффициенты регрессии: b 0 =9,263; b 1 =0,008. Отсюда уравнение регрессии y z = 9,263+0,008x. Значит, при увеличении дохода от Y на 1 Y (вес проданного предприятиями оптовой торговли мяса за отчетный месяц) изменится на 0,08. Качество подгонки регрессии R 2 =0,578. Регрессия У на Income 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0,000 0, , , , , , , , ,000 Проверим адекватность данной регрессии, для этого рассчитаем F=57,574. Так как табличное значение F=4,073, то уравнение регрессии признается статистически значимым. 15

16 Проверим значимость каждого коэффициента. Для этого найдем S=10,051. m b для b 1 равно 0,001, соответственно tb 1 =7,588. tb1 >tтабл (2.018), следовательно, коэффициент b 1 статистически значим. mb 0 =0,108 6, tb 0 =85,765. tb0 >tтабл, следовательно, коэффициент b 0 статистически значим. Найдем 95% доверительные интервалы для коэффициентов наклона: для b 0 : (9,045; 9,481); для b 1 : (0,006; 0,010). Прогнозирование среднего значения У: максимальное значение Х 7344, 80% от него: 5875,200, подставив это значение в уравнение регрессии, получим Упр=56,67. Доверительный интервал: (35,917; 77,424). Прогнозы 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0,000 0, , , , , , , , ,000 Построим регрессию переменной Y на переменные Х и INCOME. Используя матрицы, получим коэффициенты регрессии, составим уравнение: y= 58, ,008x 1-0,482x 2. Проверим регрессию на адекватность. R 2 =1- EEEEEE =0.638; F=74,03; F табл=3,22. TTTTTT Значит, регрессия адекватно описывает исходные данные. Используя критерий Стьюдента, проверим значимость коэффициентов регрессии. 16

17 b 0 : SS εε 2 = ,106= 88,807; S2 =381,364; tb 0 =0,154. tb 0 <табл, следовательно, коэффициент b 0 статистически незначим. b 1: S 2 =0,000001; tb 1 =8002,926. tb 1 >tтабл, следовательно, коэффициент b 1 статистически значим. b 2: S 2 =0,034; tb 2 = 14,055. tb 2 >tтабл, следовательно, коэффициент b 2 статистически значим. Сравним полученные уравнения регрессии: Показатели 1. Парная регрессия У на Х: y x =100,886-0,539x 2. Парная регрессия У на Z: y z =19,263+0,008х 3. Множественная регрессия y=58, ,008x 1-0,482x 2 R 2 0,075 0,578 0,638 F расч 3,406 57,574 74,030 Значимость Незначимо Значимо Значимо уравнений b 0 незначим значим незначим b 1 незначим значим значим b значим Из таблицы следует, что уравнение множественной регрессии y=58, ,008x 1-0,482x 2 можно считать наилучшим. 17

18 Заключение Таким образом, на основе официальных статистических данных федеральной службы государственной статистики «Росстат» за гг. был проведен корреляционно-регрессионный анализ таких показателей, как средний ежемесячный доход жителя России, вес проданного предприятиями оптовой торговли крупы за отчетный месяц и ОИЦ. В первом разделе был найден средний доход населения и его границы за рассматриваемый период; значимость среднего дохода населения за гг. и гг. и разброса относительно него; проверка гипотез о дисперсии и математическом ожидании; коэффициенты парной корреляции и их значимость. По шкале Чеддока был выявлен характер связи между переменными, который показал, что фактор Z сильнее связан с результативным признаком Y. Во втором разделе был проведен регрессионный анализ, состоящий из двух частей: парной и множественной линейных регрессий. Из полученных расчетов выявлены уравнения регрессий, качество подгонки регрессий, критерии значимости. В результате сравнения этих показателей получен вывод о том, что уравнение y=58, ,008x 1-0,482x 2 множественной регрессии является наилучшим. 18

19 Список литературы 1. Конспекты лекций; 2. Карп Д.Б., Эконометрика: основные формулы с комментариями (2004), «ДВГАЭО»; 3. Леванова Л.Н., Основы эконометрики (2003); 4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс (2000), «Дело». 19


Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Кафедра «Мат емат ика»

Кафедра «Мат емат ика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян ЭКОНОМЕТРИКА

Подробнее

«Эконометрический анализ функции спроса на основные виды товаров и услуг»

«Эконометрический анализ функции спроса на основные виды товаров и услуг» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

, при уровнях значимости = 0, 05

, при уровнях значимости = 0, 05 Задача скачана с сайта wwwqacademru Задача Имеется информация за лет относительно среднего дохода X и среднего потребления Y (млн руб): Годы 9 9 9 93 94 95 96 97 98 99 X,5,6,3 3,7 4,5 6, 7,3 8,7,,8 Y 8,5,3

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика

Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Министерство образования Российской Федерации Новосибирский государственный технический университет Кафедра прикладной математики Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Выполнил: Студент группы

Подробнее

Институт экономики и финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. на тему

Институт экономики и финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. на тему ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ»

Подробнее

Институт Экономики и Финансов Кафедра «Математика» Курсовая работа. Вариант 26

Институт Экономики и Финансов Кафедра «Математика» Курсовая работа. Вариант 26 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА

Подробнее

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Курсовая работа. Институт экономики и финансов кафедра «Математика» ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» Институт экономики и финансов кафедра «Математика»

Подробнее

Курсовая работа. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

Курсовая работа. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ Проверить значимость уравнения регрессии значит установить, соответствует ли построенное уравнение регрессии экспериментальным данным и достаточно

Подробнее

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. По дисциплине «Эконометрика»

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. По дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ РФ (МИИТ) Кафедра

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов.

ЭКОНОМЕТРИКА. 1. Предпосылки метода наименьших квадратов. Лекция 5 ЭКОНОМЕТРИКА 5 Проверка качества уравнения регрессии Предпосылки метода наименьших квадратов Рассмотрим модель парной линейной регрессии X 5 Пусть на основе выборки из n наблюдений оценивается

Подробнее

Курсовая работа. Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» по дисциплине «Эконометрика» на тему

Курсовая работа. Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» по дисциплине «Эконометрика» на тему ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» (МИИТ) Институт Экономики и Финансов Кафедра «Математика»

Подробнее

Курсовая работа. по Эконометрике. "Комплексный анализ взаимосвязи. финансово-экономических показателей. деятельности предприятий"

Курсовая работа. по Эконометрике. Комплексный анализ взаимосвязи. финансово-экономических показателей. деятельности предприятий Курсовая работа по Эконометрике "Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий" Выполнил: Адаменко Вячеслав Александрович ЭЭБ-213 Введение Задание курсовой

Подробнее

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие

КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В. Карпенко ЭКОНОМЕТРИКА ЧАСТЬ I ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. Учебное пособие ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИМПЕРАТОРА НИКОЛАЯ II» КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян, Н.В.

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа 3 Парная регрессия Оглавление Парная регрессия... 3 Метод наименьших квадратов (МНК)... 3 Интерпретация уравнения регрессии... 4 Оценка качества построенной

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 5

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине: «Эконометрика» на тему: «Анализ и прогнозирование временного ряда» Вариант 5 Ф Е ДЕРАЛЬН О Е ГОСУДАРСТВЕ Н НОЕ БЮ ДЖЕТНОЕ О БРАЗОВАТЕЛ ЬНОЕ У ЧРЕЖ Д ЕНИЕ ВЫСШЕГ О П Р ОФ ЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВА Н ИЯ «МОСК ОВСКИЙ ГОСУД А РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ П УТЕЙ С ООБЩЕНИЯ» Институт экономики

Подробнее

найти средние и частные коэффициенты эластичности.

найти средние и частные коэффициенты эластичности. Имеются выборочные данные (табл. 9) показателей «Объем продукции» (х, тыс. штук) и «Единичные издержки» (, тыс. руб). Таблица 9 наблюдения Единичные издержки Объем продукции наблюдения Единичные издержки

Подробнее

Эконометрическое моделирование

Эконометрическое моделирование Эконометрическое моделирование Лабораторная работа Корреляционный анализ Оглавление Понятие корреляционного и регрессионного анализа... 3 Парный корреляционный анализ. Коэффициент корреляции... 4 Задание

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

ε t y t Вариант 4 Решение: Объём продаж продовольственных товаров с 1 января 1990 г. в относительных единицах. Дата t t 2 ε t t ŷ t

ε t y t Вариант 4 Решение: Объём продаж продовольственных товаров с 1 января 1990 г. в относительных единицах. Дата t t 2 ε t t ŷ t Контрольная работа выполнена на сайте www.maburo.ru Вариант 4 Задание. Прогнозирование экономических процессов. В таблице приведены данные продаж продовольственных товаров в магазине. Разработать модель

Подробнее

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. Кафедра «Математика» Курсовая работа

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ. Кафедра «Математика» Курсовая работа ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения

1. Общий анализ временного ряда. Доходы населения 1. Общий анализ временного ряда. 1.1. Проверка гипотезы о случайности временного ряда. График временного ряда изучаемого показателя «Среднедушевые денежные доходы» изображен на рис. «Доходы населения».

Подробнее

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год:

Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: Абдиев Б.А. «Эконометрика» Предназначено для студентов специальности: Финансы, вечернее отделение (2 курс 4г.о.) Учебный год: 2015-2016 Текст вопроса 1 Парная регрессия у=а+вх+е представляет собой регрессию

Подробнее

Корреляция. u n. Методические указания

Корреляция. u n. Методические указания Методические указания Корреляция Регрессией Y на X или условным математическим ожиданием случайной величины Y относительно случайной величины X называется функция вида М (Y/ x)=f(x). Регрессией X на Y

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ, СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАТИКИ Эконометрическое моделирование производительности труда по предприятиям Москвы Econometric modeling productivity for enterprises

Подробнее

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии;

Исходные данные. Требуется: 1) построить уравнение множественной линейной регрессии; 2) записать модель множественной линейной регрессии; Задача 4 По 0 предприятиям региона имеются данные (табл 4) показателей «Выработка продукции на одного работника» (, тыс руб), «Ввод в действие новых основных фондов» (х 1, % от стоимости фондов на конец

Подробнее

Кафедра «Математика» Курсовая работа

Кафедра «Математика» Курсовая работа ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ) ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ Кафедра

Подробнее

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y)

Регион Доля расходов на покупку продовольственных товаров в общих расходах, % (y) Задача 3 По семи территориям Уральского экономического района за 99Х г Известны значения двух признаков (см табл 4) показателей «Среднедневная заработная плата одного работающего» (х, руб) и «Доля расходов

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА. По дисциплине «Эконометрика»

Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА. По дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Математика» КУРСОВАЯ РАБОТА

Подробнее

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации Лекция 10. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть 1 Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05.

Вариант 5.5. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении 2005 г., лет, Х 1. человеческого развития, Y. Х 1 прогн = 73, Х 2 прогн =3300, = 0,05. Задача 5. Имеются данные по странам за 005 год. Построить регрессионную модель: Y= 0 + Х + Х +. Задание.. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии i, i= 0,,.. Оценить статистическую значимость найденных

Подробнее

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец,

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец, 3 Методы статистической обработки данных 3. Анализ таблиц сопряженности. Для исследования взаимосвязи пары качественных признаков между собой применяется анализ таблиц сопряженности. Таблица сопряженности

Подробнее

Модель парной регрессии

Модель парной регрессии Модель парной регрессии 30 25 20 15 10 В статистических данных редко встречаются точные линейные соотношения: y x 1 2 Обычно они бывают приближенными: y x 1 2 5 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Подробнее

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии Камчатский государственный технический университет Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА Модель парной регрессии Задания и методические указания для студентов специальностей ФК, БУ, ПИ дневного и заочного

Подробнее

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к

600 и До размеру. Итого активов, млн руб. Удельный вес банков в % к ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Б1.Б.11 Эконометрика Примерные зачетные практические задания Задачи: 1. В лотерее разыгрывается:

Подробнее

Вариант 8. Номер семьи Число совместно проживающих членов семьи,

Вариант 8. Номер семьи Число совместно проживающих членов семьи, Задача.Имеются следующие данные: Вариант 8 Номер семьи 3 4 5 6 7 8 9 0 Число совместно проживающих членов семьи, 3 3 4 4 4 5 6 7 7 чел. Годовое потребление электроэнергии, тыс. кв.- час 5 8 0 4 6 9 3 8.

Подробнее

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Московская школа экономики Кафедра эконометрики и математических методов экономики

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Московская школа экономики Кафедра эконометрики и математических методов экономики Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Московская школа экономики Кафедра эконометрики и математических методов экономики Е.А. Ивин, А.Н. Курбацкий МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО РАЗДЕЛУ

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

Курсовая работа. по дисциплине : «Эконометрика» Тема: «Анализ и прогнозирование ряда динамики» Вариант 21

Курсовая работа. по дисциплине : «Эконометрика» Тема: «Анализ и прогнозирование ряда динамики» Вариант 21 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТЕННЫЙ УНИВЕСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. По дисциплине «Эконометрика»

Институт Экономики и Финансов. Кафедра «Математика» Курсовая работа. По дисциплине «Эконометрика» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Пусть имеются две измеренные случайные величины (СВ) X и Y. В результате проведения n измерений получено n независимых пар. Перед

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ К КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА»

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ К КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» ГОУ ВПО «Тверской Государственный Технический Университет» Кафедра "Информационные системы" МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ К КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» Тверь, Предмет эконометрики и ее

Подробнее

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ (МИИТ) Институт экономики и финансов

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ (МИИТ) Институт экономики и финансов ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

КУРСОВАЯ РАБОТА. по дисциплине «Эконометрика» «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича

Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича Контрольная работа по дисциплине: «Эконометрика» студента Папченко Антона Алексеевича Задача. Метод наименьших квадратов, уравнения регрессии. Используя метод наименьших квадратов, определить наилучшую

Подробнее

7 Корреляционный и регрессионный анализ

7 Корреляционный и регрессионный анализ 7 Корреляционный и регрессионный анализ. Корреляционный анализ статистических данных.. Регрессионный анализ статистических данных. Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного,

Подробнее

ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ОСНОВЫ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ПОНЯТИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА Для решения задач экономического анализа и прогнозирования очень часто используются статистические, отчетные или наблюдаемые

Подробнее

Варианты индивидуальных заданий

Варианты индивидуальных заданий Номер региона Варианты индивидуальных заданий D.. Парная регрессия и корреляция Приложение D Пример. По территориям региона приводятся данные за 99X г. Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного,

Подробнее

Правительство Российской Федерации

Правительство Российской Федерации Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Подробнее

ТЕМА 1. ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ Оценивание параметров эконометрической модели методом наименьших квадратов

ТЕМА 1. ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ Оценивание параметров эконометрической модели методом наименьших квадратов 8 ТЕМА ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ Оценивание параметров эконометрической модели методом наименьших квадратов Простая линейная регрессионная модель устанавливает линейную зависимость между

Подробнее

Кафедра высшей математики и статистики

Кафедра высшей математики и статистики Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный политехнический университет» ТЕКСТИЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ (Текстильный институт

Подробнее

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности

Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности Методические указания к выполнению курсовой работы на тему «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» Москва, 201 Введение Курсовая работа «Комплексный

Подробнее

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий»

Курсовая работа. на тему. «Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий» ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНО ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

Подробнее

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона

Таблица 1. Среднедневная зарплата, руб., у. региона В таблице 7 приведены данные по территориям региона за 199Х год. Число k рассчитывается по формуле k = 100 + 10i + j, где i, j две последние цифры зачетной книжки соответственно. (i = 1, j = 6) Требуется:

Подробнее

ТЕМА 3. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность

ТЕМА 3. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность ТЕМА. ОСОБЫЕ СЛУЧАИ В МНОГОФАКТОРНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ Мультиколлинеарность 67 Количественная оценка параметров уравнения регрессии предполагает выполнение условия линейной независимости между независимыми

Подробнее

Эконометрика Решение задачи на множественную регрессии в Excel

Эконометрика Решение задачи на множественную регрессии в Excel Задача по эконометрике с решением в Excel. Выполнена в https://www.matbuo.u/ Расчетный файл выложен на странице https://www.matbuo.u/ex_ec.php?p1=ecexcel Эконометрика Решение задачи на множественную регрессии

Подробнее

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет

Эконометрика. Модель линейной регрессии. Шишкин Владимир Андреевич. Пермский государственный национальный исследовательский университет Эконометрика Модель линейной регрессии Шишкин Владимир Андреевич Пермский государственный национальный исследовательский университет Вероятностью P(A) события A называется численная мера степени объективной

Подробнее

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ ПЕРМСКИЙ ФИЛИАЛ УДК 330.115 (075.8) ББК 65в6 Р 85 Авторы-составители:

Подробнее

УДК : ( )

УДК : ( ) УДК 311.42: 636.2.034 (470.620) Бадальянц С.В. студентка факультета «Учетно-финансовый» КубГАУ Россия, г. Краснодар Малыгина Е.Г. старший преподаватель кафедры «Статистика и прикладная математика» Кубанского

Подробнее

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков

присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов равенством нулю математического ожидания остатков 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

Задача 1. Решение. 1. a) Построим ряд распределения. n = Ʃmi, n=64 di = mi/n Ʃdi = 1

Задача 1. Решение. 1. a) Построим ряд распределения. n = Ʃmi, n=64 di = mi/n Ʃdi = 1 Задача 1 При изучении покупательского спроса населения на обувь зафиксирована продажа следующих размеров женской обуви: 35 31 32 35 37 38 38 39 32 35 36 36 36 37 38 40 33 35 37 38 39 39 39 39 39 40 35

Подробнее

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели.

Дисциплина «Методы и статистика исследований» 1. Статистические свойства оценок параметров парной регрессионной модели. НОВЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Т.РЫСКУЛОВА Научно-педагогическая Магистратура 1курс кафедры Специальности : «6М090200-Таможенное дело», «6М051000-Государственное и местное управление», «6М020200-Международные

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ ТЕМА: СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ 1. Причинность, регрессия, корреляция 2. Применение корреляционно-регрессионный

Подробнее

Контрольная работа выполнена на сайте МатБюро. Решение задач по математике, статистике, теории вероятностей

Контрольная работа выполнена на сайте  МатБюро. Решение задач по математике, статистике, теории вероятностей Задача. По исходным данным за 6 месяцев, представленным в таблице 5, постройте уравнение зависимости объема предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы от цены X этого

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему

Кафедра «Математика» Курсовая работа. по дисциплине «Эконометрика» на тему ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

Подробнее

Найдем вероятность события А - интересующие студента данные не содержатся только в двух пособиях.

Найдем вероятность события А - интересующие студента данные не содержатся только в двух пособиях. Задача. Студент выполняет работу по статистике, пользуясь пятью пособиями. Вероятность того, что интересующие его данные находятся в первом, втором, третьем, четвертом и пятом пособиях, соответственно

Подробнее

Методические указания для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике для направления Экономика

Методические указания для проведения практических занятий по теории вероятностей и математической статистике для направления Экономика Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Саратовский государственный университет имени

Подробнее

Решение задачи по эконометрике (парная регрессия) Задание

Решение задачи по эконометрике (парная регрессия) Задание Решение задачи по эконометрике (парная регрессия) Задание ) Постройте поле корреляции результативного и факторного признаков. ) Определите параметры уравнения парной линейной регрессии. Дайте интерпретацию

Подробнее

«УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

«УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Ю. Е. Кувайскова

Подробнее

МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОТ ДВУХ ФАКТОРОВ

МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОТ ДВУХ ФАКТОРОВ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ ОТ ДВУХ ФАКТОРОВ Если на потребление влияет не один, а несколько факторов, то взаимосвязь их выражают уравнением множественной регрессии,

Подробнее

4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи и проблемы корреляционного анализа

4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи и проблемы корреляционного анализа 4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 4.. Задачи и проблемы корреляционного анализа Главной задачей корреляционного анализа является оценка взаимосвязи между переменными величинами на основе выборочных данных. Различают

Подробнее

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВАЯ РАБОТА

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВАЯ РАБОТА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К.

Заведующий кафедрой, доктор физ.-мат. наук, профессор Малафеев О. А. Научный руководитель, доктор физ.-мат. наук, профессор Потапов Д. К. САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАФЕДРА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Горбунова Мария Николаевна Выпускная

Подробнее

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ

ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ ПЛАН-КОНСПЕКТ. ТЕМА 5. МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ СВЯЗЕЙ Вопросы: 1. Сущность математико-статистических методов изучения связей 2. Корреляционный анализ 3. Регрессионный анализ 4. Кластерный

Подробнее

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования В.И. Гнатюк, 4 Глава 4 Параграф 4 4.4. Оценка адекватности моделирования Оценка адекватности динамической адаптивной модели электропотребления техноценоза [9,] включает две основные процедуры. Первая заключается

Подробнее

Яковлев В.Б., к.э.н., профессор, Савицкая М.Т., аспирант

Яковлев В.Б., к.э.н., профессор, Савицкая М.Т., аспирант УДК 631.115.1 Яковлев В.Б., к.э.н., профессор, Савицкая М.Т., аспирант ПРОГНОЗНЫЕ СЦЕНАРИИ РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В ЛИЧНЫХ ПОДСОБНЫХ ХОЗЯЙСТВАХ Приведена методика прогнозных

Подробнее

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю):

Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Б..ДВ.. Статистический анализ данных Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения. Кафедра Математики и математических методов в экономике.

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

Музалевская А.А. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ТОРГОВЛИ

Музалевская А.А. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ТОРГОВЛИ УДК 330.4:339.3 Музалевская А.А. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ТОРГОВЛИ В статье освещается один из аспектов экономико-математического моделирования деятельности

Подробнее

Контрольное задание

Контрольное задание http://wwwzachetru/ Контрольное задание Задача Построить полигон относительных частот по данным вариационного ряда ( 0): 3 6 7 0 m 8 0 3 3 Решение 3 6 7 0 m 8 0 3 3 m Полигон относительных частот: 0073

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОТ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Мишина К. М.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОТ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Мишина К. М. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ОТ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Мишина К. М., Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия

Подробнее

Lehanin E. N. 0, , , , , ,43963

Lehanin E. N. 0, , , , , ,43963 ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ РЕГИОНОВ РФ Лиханин Е.Н. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Студент группы ДЭН-121б, Научный

Подробнее

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов 7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная регрессия Метод наименьших квадратов ( ) Линейная корреляция ( ) ( ) 1 Практическое занятие 7 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Для решения практических

Подробнее

ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МАТЕРИАЛОВ НАБЛЮДЕНИЙ (ПРОВЕРКА СОГЛАСИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ С НОРМАЛЬНЫМ) Исходные данныe :

ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МАТЕРИАЛОВ НАБЛЮДЕНИЙ (ПРОВЕРКА СОГЛАСИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ С НОРМАЛЬНЫМ) Исходные данныe : 1 ЗАДАНИЕ ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МАТЕРИАЛОВ НАБЛЮДЕНИЙ (ПРОВЕРКА СОГЛАСИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ С НОРМАЛЬНЫМ) Исходные данныe : 0.30-1.4 0.59-1.79 0.4 0.7 1.73 0.45 0.34-0.09 1.09 -.04

Подробнее

УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ. Эконометрика

УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ. Эконометрика УТЁМОВ ВЯЧЕСЛАВ ВИКТОРОВИЧ Эконометрика Методические указания и задания к типовой работе для студентов 1-го курса заочного отделения специальности 080100 «Экономика» (Э-4, Э-3(СПО)) Контрольная работа

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТРАНСПОРТА (МИИТ)» КАФЕДРА «МАТЕМАТИКА» М.В. Ишханян

Подробнее

Экономика, управление, право

Экономика, управление, право Экономика управление право 7. Население и общество: бюллетень. М.: Росстат 00. 07. С. 58-6. 8. Там же. 08. С.9-0. 9. Статистический сборник. Саранск: Террит. орган гос. статистики по РМ 009. с. 0. Индексы

Подробнее