3.3. Парная корреляция и регрессия

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "3.3. Парная корреляция и регрессия"

Транскрипт

1 33 Парная корреляция и регрессия Исследуется связь между расходами дилеров некоторой компании на рекламу продукции (, тыс ден ед) и их объемами продаж (Y, млн ден ед) и зависимь объема продаж Y от величины расходов на рекламу Сведения по 6 случайно отобранным дилерам сгруппированы в корреляционную таблицу (табл 33) Т а б л и ц а 33 Y y x [,5;,4) [,4;,75) [,75;4,) [4,;5,45) [5,45;6,8),75,75 3,45 4,775 6,5 y [,;,6),3 6 8 [,6;,5), [,5;,78), [,78;,4), [,4;,3), x а) Данные об объемах продаж сгруппируем по пяти интервалам вложенных в рекламу средств и введем в рабочий лист Microsoft Excel, отождествив каждый интервал с его серединой (рис 33) A B C D E,75,75 3,45 4,7756,5,3,3,3,9,9 3,3,39,39,9,9 4,3,39,39,9,7 5,3,39,65,9,7 6,3,39,9,7,7 7,3,39,9,7 8,39,65,9,7 9,39,65,9,39,65,9,39,65,39,65 3,65,65 4,65,65 5,65,65 6,65 7,65 8,65 9,65,65,9,9 3,9 4,9 5,9 6,9 Рис 33 Числовые данные для программы «Однофакторный дисперсионный анализ» Воспользуемся программой «Однофакторный дисперсионный анализ» Для этого выберем соответствующий пункт меню надстройки «Анализ данных» В 33

2 появившемся окне ввода данных (рис 33) укажем входной интервал A:E6, в который мы ввели исходные данные (с заголовками столбцов серединами интервалов, поэтому отметим флажок «Метки в первой строке») Зададим уровень значими «Альфа» (по условию α =,5) Укажем, что данные сгруппированы по столбцам, а результаты работы программы необходимо вывести на новый рабочий лист Результаты работы программы представлены на рис 333 Групповые средние yxy y yx = средние объемы продаж для каждого интервала вложенных средств ( xy количество наблюдений (; Y), у которых x принадлежит интервалу, а y принадлежит интервалу Y) рассчитаны программой («Средние») Проим на рис 334 поле корреляции прямоугольную сетку, в каждом прямоугольнике которой правляется xy точек Здесь же проим линию групповых средних, т е ломаную, отрезки которой соединяют точки с координатами ( x ; y ) x x 34 Рис 33 Окно ввода данных программы «Однофакторный дисперсионный анализ» Однофакторный дисперсионный анализ ИТОГИ Группы Счет Сумма Среднее Дисперсия,75 4 4,68,334,435,75 5 5,99,64,4 3,45 9 6,,679,9 4, ,5,,93 6,5 5 5,33,66,3 Дисперсионный анализ Источник вариации SS df MS F P-значение F критическое Между группами 3,4 4,8 7,73 E 9,54 Внутри групп,5 55,5 Итого 5,74 59 Рис 333 Результаты работы программы «Однофакторный дисперсионный анализ»

3 Y,3 Поле корреляции,4,78,5,6 x,5,4,75 4, 5,45 6,8 Линия групповых средних Линия регрессии Верхняя граница интервального прогноза M(Y x) Нижняя граница интервального прогноза M(Y x) Верхняя граница интервального прогноза Y x Нижняя граница интервального прогноза Y x Рис 334 Поле корреляции, линии групповых средних, регрессии, интервальный прогноз групповых средних б) Используя случайную модель однофакторного дисперсионного анализа: () i () () i () i Yk =θ +θ +ε k ; i=,,3,4,5; k=,,, i, () i () i где θ = N (; σθ), ε k = N (; σ ), проверим гипотезу H : σ θ = об отсутствии влияния интервала вложенных в рекламу средств на объем продаж Расшифровка дисперсионной таблицы, полученной с помощью программы «Однофакторный дисперсионный анализ», представлена в табл 33 Проверка гипотезы H производится на основе анализа статистики F = ν ; ν s/ s, имеющей (в предположении справедливи H ) распреде- ление Фишера Снедекора с ν = 4 и ν = 55 степенями свободы (здесь ν = 5 число интервалов x) В данном случае наблюдаемое значение этой статистики оказалось равным 7,73 [в результатах работы программы (рис 333, табл 33) оно приводится в таблице «Дисперсионный анализ» в столбце «F»], а критическая точка f,5; 4; 55 =,54 (F критическое), откуда следует, что гипотеза H об отсутствии влияния вложений в рекламу на объем продаж отвергается на 5%-ном уровне значими Т а б л и ц а 33 Источник вариации результативного признака Y Показатель вариации (SS) Число степеней свободы (df) Расходы на рекламу SS = 3,4 ν = 4 Остаточные факторы SS =,5 ν = 55 Общая вариация SS = 5,74 = 59 Оценка дисперсии (MS) σ F = s = ν ; ν / s P-значение fα ; ν ; ν s =,8 7,73,,54 s =,5 35

4 Гипотезу H можно проверить и так: если P-значение оказывается не меньше принятого уровня значими α (в данном случае α =,5), гипотезу H принимают, а если P-значение оказывается меньше α, гипотезу H отвергают В данном случае P-значение равно P = P{F 4; 55 >,54} =, [оно приводится в результатах работы программы (рис 333, табл 33)], значит, гипотезу H следует отвергнуть на 5%-ном уровне значими в) Оценим влияние величины расходов на рекламу на объем продаж SS 3,4 с помощью коэффициента детерминации ˆ ρ ( Y ) = = =,56 SS итог 5,74 такова (56%) доля общей вариации (дисперсии, разброса, различий) объема продаж Y, обусловленная влиянием на него расходов на рекламу Корре- ляционное отношение ˆρ ( Y ) = ˆ ρ ( Y ) =,75 Нетрудно убедиться в том, что а статистика ( ˆ ) SS = ˆσ ρ ( Y ), SS = ˆσ ρ ( Y ), Y Y s ˆ( ρ Y ) ( ν ) s Y = ( ˆ ρ ( )) ( ν) а) Наблюдения, сгруппированные в табл 33, представим в обычной форме: пару (,75;,3) выпишем 6 раз, пару (,75;,39) 5 раз и т д Введем эти данные в рабочий лист Microsoft Excel (рис 335) A B Y,75,3 3,75,3 4,75,3 5,75,3 6,75,3 7,75,3 8,75,39 9,75,39,75,39,75,39,75,39 3,75,65 4,75,65 5,75,65 6,75,3 7,75,39 8,75,39 9,75,39,75,39,75,39,75,65 3 Рис 335 Числовые данные для программ «Корреляция» и «Регрессия» Воспользуемся программой «Корреляция» Для этого выберем соответствующий пункт меню надстройки «Анализ данных» В появившемся окне ввода данных (рис 336) укажем входной интервал A:B6, в который мы ввели 36

5 исходные данные (с заголовками столбцов названиями признаков, поэтому отметим флажок «Метки в первой строке») Укажем, что данные сгруппированы по столбцам, а результаты работы программы необходимо вывести на новый рабочий лист Результаты работы программы представлены на рис 337 Рис 336 Окно ввода данных программы «Корреляция» Y Y,7 Рис 337 Результаты работы программы «Корреляция» В результате работы этой программы рассчитана оценка ˆ( ry ; ) =,7 коэффициента корреляции r(, Y) Проверим на 5%-ном уровне значими гипотезу H : r(, Y) = при альтернативной гипотезе H : r(, Y) Наблюдаемое числовое значение статистики равно T = ˆ r ˆr ( )/( ),7 (,7 )/58 = 7,9 При α =,5 значение критической точки t = ; t = α,5;58, Поскольку 7,9 > t,5; 99, есть основания отвергнуть проверяемую гипотезу H При этом оценка коэффициента линейной детерминации ˆ r (, Y ) =,7 = =,5 означает, что 5% общей вариации объема продаж Y обусловлены линейным влиянием на него расходов на рекламу (сравним это значение с коэффициентом детерминации ˆ ρ ( Y ) =,56 долей вариации объема продаж, связанной с влиянием расходов на рекламу) Положительное и близкое к единице значение оценки коэффициента корреляции означает, что наблюдается положительная и даточно тесная корреляционная связь между и Y б) Предположив, что корреляционная зависимь Y от x линейна (функция регрессии Y на x линейна), оценим степень близи связи между Y и x к линейной функциональной 37

6 Модель парного линейного регрессионного анализа признака Y записывается следующим образом: Y = a + a x +ε ; i=,,, ( = 6), i i i где все случайные величины ε i (случайные эффекты влияния на результативный признак неконтролируемых факторов) независимы и имеют одинаковое нормальное распределение ε i = N (; σelr) или, иначе, все наблюдения Y i независимы и имеют нормальное распределение Yi = N ( a + ax i; σ ELR ), i =,,, Функция y x = M ( Y ) = a + a x называется линейной функцией регрессии Рассчитаем оценки ˆˆ a, a и s параметров модели линейной регрессии ELR Для этого воспользуемся программой «Регрессия», выбрав соответствующий пункт меню надстройки «Анализ данных» Microsoft Excel В окне ввода исходных данных программы «Регрессия» (рис 338) укажем входные интервалы результативного признака Y (B:B6) и факторного признака x (A:A6) Установим флажок «Метки» (указав, что в первой строке находятся названия переменных), очистим флажок «Константа ноль» (чтобы в уравнении присутствовал свободный член a ), уровень надежни ( α) указывать не будем (по умолчанию он равен 95%) Укажем, что результаты работы программы необходимо вывести на новый рабочий лист Результаты работы программы «Регрессия» представлены на рис 339 Модуль оценки коэффициента корреляции ˆ( ry, ) =,7 выведен в результатах работы программы «Регрессия» (рис 338) в таблице «Регрессионная статистика» под заголовком «Множественный R»; коэффициент линейной детерминации ˆ r (, Y ) =,5 выведен под заголовком «R-квадрат» 38 Рис 338 Окно ввода данных программы «Регрессия»

7 ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика Множественный R,7 R-квадрат,5 Нормированный,5 R-квадрат Стандартная, ошибка Наблюдения 6 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимь F Регрессия,97,97 6,3 E Остаток 58,78,5 Итого 59 5,74 Коэффициенты Стандартная t-статистика P-значение Нижние 95% Верхние 95% ошибка Y-пересечение,9564,5363 5, ,76E 7,8797,467,373,7434 7, E,43,7 Рис 339 Результаты работы программы «Регрессия» Оценки ˆa ˆ =,3, a =,4 параметров a и a содержатся в результатах работы программы «Регрессия» (рис 339) в выделенной таблице в столбце «Коэффициенты» под заголовками «Y-пересечение» и соответственно Таким образом, оценка линейной функции регрессии такова: ˆy = ˆa + ˆa x=,3 +,4x График этой функции проен на рис 334 x Оценка среднего квадратичного отклонения σ ELR, равная s ( ˆYi Yi) SS,78 =,, 58 i= ELR= = = называется стандартной ошибкой регрессии и приводится в результатах работы программы «Регрессия» в таблице «Регрессионная статистика» под заголовком «Стандартная ошибка» (рис 339) в) Проверка гипотезы H : a = (о незначими парного линейного уравнения регрессии) при альтернативе H : a производится на основе анализа статистики F ; = MSрегр, MS /( ) имеющей (в предположении справедливи H ) распределение Фишера Снедекора с одной и = 58 степенями свободы Значения величин ( Y ˆ = регр i Yi) SS SS MS = i= регр ˆ( Yi Y) и MS = = i= приводятся в результатах работы программы «Регрессия» в столбце «MS» в строках «Регрессия» и «Остаток» соответственно (рис 339) 39

8 Нетрудно убедиться в том, что а статистика SS = ˆˆ σ r, SS = ˆσ ( ˆ r ), регр Y MSрегр SSрегр ˆr = = MS SS /( ) ( ˆ r )/( ) Y f α ; k ; k В данном случае наблюдаемое значение статистики MSрегр MS, равное 6,3 [в результатах работы программы (рис 339) оно приводится в таблице «Дисперсионный анализ» в столбце «F»], оказалось больше, чем критическая точка f,5; ; 58 = 4, [в Microsoft Excel значение можно получить с помощью функции f α ; k = FРАСПОБР(<α>; <k ; k >; <k >)], поэтому есть основания отвергнуть гипотезу H на 5%-ном уровне значими Гипотезу H можно проверить и так: если значимь F [приведенная в результатах работы программы «Регрессия» (рис 339) в таблице «Дисперсионный анализ»)] оказывается не меньше принятого уровня значими α (в данном случае α =,5), гипотезу H принимают, а если значимь F оказывается меньше α, гипотезу H отвергают В данном случае есть основания отвергнуть гипотезу H, поскольку значимь F равна E- = =, Значение коэффициента ˆ a =,4 показывает, что увеличение расходов на рекламу на тыс ден ед сопровождается увеличением объема продаж в среднем на,4 млн ден ед Интервальная оценка параметра a, соответствующая надежни γ, такова: selr selr ˆa t < a < ˆa + t γ; γ; ( xi ( xi i= i= 4 В данной задаче γ; =,5;58 =,, =,669, ( i ) = ( ) i= s =,669 t t s x x s = 59,669 = 57,46, s ELR =, [ в Microsoft Excel можно рассчитать с помощью формулы ДИСП(<ряд x>)], поэтому при γ =,95 интервальная оценка параметра a принимает вид или, окончательно,,4,, < a <,4 +,, 57,46 57,46, < a <,7, т е с вероятнью,95 можно ожидать, что каждая тысяча ден ед, дополнительно вложенная в рекламу, приведет к увеличению объема продаж в среднем от, млн ден ед до,7 млн ден ед Интервальная оценка параметра a, соответствующая надежни γ, такова: =

9 selr xi selr xi i= i= γ; < < ˆ + γ; ( xi ( xi i= i= ˆa t a a t В рассматриваемой задаче ˆa =,9, t = t =,, s =,669, ( xi x) = 57,46, x = 567,76 i= i= γ;,5;58 i, s ELR =,, поэтому при γ =,95 интервальная оценка параметра a принимает вид или, окончательно,,9,, 567,76 < a, 567,76 <,9 +, 6 57, ,46,9 < a <,4 Точечным прогнозом генерального среднего ( ) Интервальная оценка генерального среднего ( ) Интервальные оценки параметров a и a, соответствующие надежни γ =,95, приведены в результатах работы программы «Регрессия» (рис 339): нижние границы интервалов приводятся в столбце «Нижние 95%», а верхние границы интервалов в столбце «Верхние 95%» M Y x объема продаж при расходах на рекламу, равных x, будет величина ˆyx =,3 +,4x ; в условиях примера точечные прогнозы генеральных средних M ( Y x ) при x =,75 ;,75; 3,45; 4,775; 6,5 таковы:,395;,58;,766;,95;,36 M Y x, соответствующая надежни γ, задается формулой ( x ( x ˆy t s + <M Yx < ˆy + t s + ( ) x γ; ELR x γ; ELR ( xj ( xj j= j= В условиях задачи при γ =,95 ( Yx ) ( Yx ) ( Yx ) ( Yx ) ( Yx ),38 < M =,75 <,48,,5< M =,75 <,64,,7 < M = 3,45 <,89,,857 < M = 4,775 <,45,,< M = 6,5 <,7, эти интервальные оценки изображены на рис 334 Интервальный прогноз объема продаж при расходах на рекламу, равных x, соответствующий надежни γ, задается формулой 4

10 ( x ( x ˆy t s + + < Yx < ˆy + t s + + x γ; ELR x γ; ELR ( xj ( xj j= j= В условиях данной задачи при γ =,95,5 < Yx =,75 <,84,,38 < Yx =,75 <,,,33 < Yx = 3,45 <,8,,53 < Yx = 4,775 <,399,,678 < Yx = 6,5 <,595 эти интервальные оценки изображены на рис 334 Расчет интервальных оценок для M ( Y x ) и Y x в Microsoft Excel проиллюстрирован рис 33 г) Проверим на 5%-ном уровне значими гипотезу H о линейни функции регрессии Y на x Для этого рассчитаем значение статистики F ν ; ν ( SSитог SSрегр SS) /( ν ) =, SS /( ν) которая в предположении справедливи гипотезы H имеет распределение Фишера Снедекора с ν = 3 и ν = 55 степенями свободы Здесь SS регр приводится в результатах работы программы «Регрессия» в столбце «SS» в строке «Регрессия» (рис 339), а SS итог и SS в результатах работы программы «Однофакторный дисперсионный анализ» (табл 33) В условиях задачи наблюдаемое значение этой статистики равно (5,74,97,5)/(5 ) =,9,,5/(6 5) и оно меньше критической точки f,5; 3; 55 =,8, поэтому гипотеза H о линейни функции регрессии Y на x не отвергается Нетрудно убедиться в том, что названная статистика тождественна статистике ˆ( ρ ( Y ) ˆ r (, Y) )/( ν ) ρ ˆ( Y ) /( ν) ( ) 34 Множественный линейный регрессионный анализ Изучается линейная (в среднем) зависимь результативного признака Y ожидаемой продолжительни жизни мужчины (в годах) от пяти факторных признаков регрессоров x () среднего числа детей в семье, x () ВВП на душу населения (в долл США по покупательной способни валют), x (3) плотни населения (в чел на кв км), x (4) процента грамотных и x (5) рождаеми на чел (см табл 34) 4

ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Условие. МЛРА.xls Технология решения. МЛРА.xls B1:G53

ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Условие. МЛРА.xls Технология решения. МЛРА.xls B1:G53 ПЗ 9. Множественный линейный регрессионный анализ Модель множественного линейного регрессионного анализа для задачи о влиянии на продолжительность жизни мужчин в 52 странах мира пяти факторов: где случайные

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ по дисциплине «Эконометрика» для студентов экономических специальностей Москва 004 УДК 59. (07) ББК.7 6Н Составители кандидат технических наук, профессор

Подробнее

В. И. Соловьев ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ. Учебное пособие

В. И. Соловьев ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ. Учебное пособие В. И. Соловьев ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ Учебное пособие Москва 005 УДК 330. (075.8) ББК 65в6я73 С 60 С 60 Соловьев В. И. Введение в эконометрику: Учебное пособие. М., 005. 57 с. Дано краткое изложение основ

Подробнее

1. Однофакторный дисперсионный анализ

1. Однофакторный дисперсионный анализ ПЗ 7. Дисперсионный анализ При выполнении задания опираться на сведения, представленные в книге В. Н. Калинина, В. И. Соловьев КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ И ОСНОВАМ ЭКОНОМЕТРИКИ. Стр.

Подробнее

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ РАБОТ И ОФОРМЛЕНИЮ РЕЗУЛЬТАТОВ Построение интервального вариационного ряда, оценивание нормального закона распределения и его параметров Служба маркетинга оценивает дилеров

Подробнее

Множественный корреляционно-регрессионный анализ

Множественный корреляционно-регрессионный анализ Лабораторные занятия 5, 6 Множественный корреляционно-регрессионный анализ Работа описана в методическом пособии «Эконометрика. Дополнительные материалы» Иркутск: ИрГУПС, 04. Время на выполнение и защиту

Подробнее

А.В. Фролов КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ В EXCEL

А.В. Фролов КОРРЕЛЯЦИЯ И РЕГРЕССИЯ В EXCEL МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Бийский технологический институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Алтайский государственный

Подробнее

Линейная регрессионная модель и эмпирическое уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК)

Линейная регрессионная модель и эмпирическое уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК) Линейная регрессионная модель и эмпирическое уравнение регрессии Метод наименьших квадратов (МНК) Предпосылки МНК Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии Обе переменные равноценны нельзя

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

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

, 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

КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» РАЗДЕЛ «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЕЧСКАЯ СТАТИСТИКА» (лектор: В. И. Соловьев)

КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» РАЗДЕЛ «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЕЧСКАЯ СТАТИСТИКА» (лектор: В. И. Соловьев) КОНТРОЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» РАЗДЕЛ «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЕЧСКАЯ СТАТИСТИКА» (лектор: В. И. Соловьев) Москва 005 . ЗАДАНИЕ Задача. Служба маркетинга оценивает дилеров фирмы по

Подробнее

регрессионный анализ

регрессионный анализ регрессионный анализ регрессионный анализ -введение коэффициент корреляции степень связи в вариации двух переменных величин (мера тесноты этой связи) метод регрессии позволяет судить как количественно

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

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

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

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

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

Лекция 8. Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических

Лекция 8. Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических Лекция 8. Статистическое изучение взаимосвязи социальноэкономических явлений Исследование объективно существующих связей между социальноэкономическими явлениями и процессами является важнейшей задачей

Подробнее

Инновационная экономика

Инновационная экономика УДК 004:303.71 Л.В. Зимина, И.В. Смагина ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СТАТИСТИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В статье рассмотрена технология решения задач

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

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю.

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ

Подробнее

Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и

Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и Эконометрика это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. (Большой Энциклопедический

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 Задание. Имеются следующие данные о выработке литья на одного работающего Х (т), браке литья Х (%) и себестоимости т литья Y (руб.) по 0 литейным цехам различных заводов: i 3 4 5 6 7 8 9 0 x i 44, 6,4

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

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

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

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ

ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ухтинский государственный технический университет» (УГТУ) ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ

Подробнее

Электронная библиотека БГЭУ

Электронная библиотека БГЭУ Тема 1: Множественная линейная регрессия. Метод главных компонент Задача 1. Известная информация по некоторым экономическим показателям за 2001 год по ряду регионов России. Субъекты РФ y x 1 x 2 x 3 x

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

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

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия»

Практикум по теме 2 «Множественная линейная регрессия» Практикум по теме «Множественная линейная регрессия» Методические указания по выполнению практикума Целью практикума является более глубокое усвоение темы, а также развитие следующих навыков: Обоснование

Подробнее

СБОРНИК ЗАДАНИЙ ПО ТЕМЕ: «МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

СБОРНИК ЗАДАНИЙ ПО ТЕМЕ: «МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» Кафедра прикладной математики В.П.

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

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ УДК 331.108 Н.В. Парушина, Н.А. Сучкова, С.В. Деминова ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ОРГАНИЗАЦИИ В статье рассмотрены теоретические и практические

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

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

Номер До подготовки, После До подготовки, После испытуемого с подготовки, с с

Номер До подготовки, После До подготовки, После испытуемого с подготовки, с с Постановка задачи Была поставлена задача улучшения скоростных характеристик в техническом действии «бросок с захватом ног». Для решения этой задачи была разработана новая методика тренировки. Для проверки

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 «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

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

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

Линейные регрессионные модели в эконометрике

Линейные регрессионные модели в эконометрике Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный

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

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

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

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа 46 Глава 9. Регрессионный анализ 9.. Задачи регрессионного анализа Во время статистических наблюдений как правило получают значения нескольких признаков. Для простоты будем рассматривать в дальнейшем двумерные

Подробнее

Лекция 27. Дисперсионный анализ в случае неодинакового числа испытаний на различных уровнях. Понятие о многофакторном дисперсионном анализе.

Лекция 27. Дисперсионный анализ в случае неодинакового числа испытаний на различных уровнях. Понятие о многофакторном дисперсионном анализе. Лекция 7. Дисперсионный анализ в случае неодинакового числа испытаний на различных уровнях. Понятие о многоорном дисперсионном анализе. Неодинаковое число испытаний на различных уровнях Ранее мы предполагали

Подробнее

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине

Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Методические рекомендации для самостоятельной работы обучающихся

Подробнее

ТВОРЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА» НА ТЕМУ: «МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ»

ТВОРЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА» НА ТЕМУ: «МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЛИАЛ ТВОРЧЕСКОЕ

Подробнее

График 1. ВВП России в ценах 2008 г. в период гг.

График 1. ВВП России в ценах 2008 г. в период гг. Эконометрическое моделирование объема ВВП России и его прогноз на 2014-2015 гг. Чемеркин М.А. Финансовый университет при Правительстве РФ Москва, Россия Econometric modeling of GDP of Russia and its forecast

Подробнее

5. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи регрессионного анализа

5. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи регрессионного анализа 5 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 5 Задачи регрессионного анализа Понятия регрессии и корреляции непосредственно связаны между собой, но при этом существует четкое различие между ними В корреляционном анализе оценивается

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

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В СВАО ГОРОДА МОСКВЫ Виденин Т.О. Финансовый Университет при Правительстве РФ Москва, Россия ECONOMETRIC MODELING IN REAL ESTATE MARKET OF NORTH- EAST MOSCOW

Подробнее

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

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

Подробнее

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ И КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ УСЛУГ НА КОЛИЧЕСТВО ВНУТРЕННИХ ОТДЫХАЮЩИХ В РФ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT EXCEL

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ И КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ УСЛУГ НА КОЛИЧЕСТВО ВНУТРЕННИХ ОТДЫХАЮЩИХ В РФ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT EXCEL АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ И КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ УСЛУГ НА КОЛИЧЕСТВО ВНУТРЕННИХ ОТДЫХАЮЩИХ В РФ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT EXCEL Блохнова С.А. Российский экономический университет им. Г.В.Плеханова.

Подробнее

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ

Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Лекция 9. Введение в регрессионный анализ Изучение корреляционных зависимостей основывается на исследовании таких связей между переменными, при которых значения одной переменной, ее можно принять за зависимую

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

5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ 5. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. МЕТОДЫ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Основные понятия темы Формальная экстраполяция, прогнозная экстраполяция, моделирование, экономико-математические методы,

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

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

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

Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ

Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ Барминский А.В. О РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г.ЧЕЛЯБИНСКЕ Барминский А.В. 04 Содержание Описание данных... 3. Расчет корреляции факторов... 5. Построение и анализ линейной множественной регрессии...

Подробнее

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВОЙ ПРОЕКТ. по дисциплине «Эконометрика» Выполнил студент группы ЭЭПд-311. Джаборов М.С.

Кафедра «Экономика и управление на транспорте» КУРСОВОЙ ПРОЕКТ. по дисциплине «Эконометрика» Выполнил студент группы ЭЭПд-311. Джаборов М.С. ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра «Экономика и управление на транспорте»

Подробнее

УДК Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г.

УДК Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. УДК 339.37 Корытова В.Е., студент 4 курс, направление «Менеджмент» Уфимский институт (филиал) ФГБОУ ВО РЭУ им. Г.В. Плеханова Россия, г. Уфа ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

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

Введение в эконометрику. Линейные модели

Введение в эконометрику. Линейные модели С.Г. Каракозов Введение в эконометрику. Линейные модели Ульяновск 2007 DW > Доверительный интервал прогноза соответственно будет 4 - dl имеет место отрицательная автокорреляция.

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

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

Домашнее задание 2. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора

Домашнее задание 2. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора Домашнее задание. Обработка результатов наблюдений двухмерного случайного вектора.1. Содержание и порядок выполнения работы Дана парная выборка (x i ; y i ) объема 50 из двумерного нормально распределенного

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

. Таким образом, вероятность того, что на каждом этаже выйдет по одному пассажиру. m n. которая носит название формулы полной вероятности.

. Таким образом, вероятность того, что на каждом этаже выйдет по одному пассажиру. m n. которая носит название формулы полной вероятности. МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации к решению задач из экзаменационного задания Семь человек вошли в лифт на первом этаже восьмиэтажного дома Считая,

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ БЮДЖЕТА (на основании налога на прибыль организаций, НДФЛ и единого социального налога) Берберов А.Б, Дибиров Х.М Москва, Россия. CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS

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

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3 Российский государственный торгово-экономический университет Тульский филиал Кафедра ОМиЕНД Юдин С.В. МАТЕМАТИКА Лабораторные работы 1,, 3 Методические указания по выполнению Тула - 011 1 Лабораторная

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 13 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ

ЛЕКЦИЯ 13 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ ЛЕКЦИЯ 13 НАРУШЕНИЯ ПРЕДПОСЫЛОК ТЕОРЕМЫ ГАУССА-МАРКОВА: Ч. II. ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ 1. Причины возникновения гетероскедастичности. Проявления и последствия гетероскедастичности 3. Тестирование гипотез

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

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

Корреляционный анализ.

Корреляционный анализ. Корреляционный анализ. Корреляционно-регрессионный анализ выполняется на основе анализа эмпирических данных. Методы такого анализа являются составной частью эконометрики, которая устанавливает и исследует

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ Основные понятия математической статистики Совокупность - это множество объектов (элементов совокупности), обладающих общим свойством. Объем совокупности - это число

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

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

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

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ В. Н. Калинина, В. И. Соловьев КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКЕ Учебное пособие для студентов экономических специальностей высших учебных заведений Москва 005 УДК 59. (075.8) ББК.7я73 К7

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

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

Кафедра «Теория рынка» Тимофеев В.С. ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИКИ (Раздел 3. парная регрессия) теоретические материалы для студентов ОФиП

Кафедра «Теория рынка» Тимофеев В.С. ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИКИ (Раздел 3. парная регрессия) теоретические материалы для студентов ОФиП МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г. РЕУТОВЕ

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР В Г. РЕУТОВЕ УДК 330.43 Губина Е.А. студентка 3 курса факультета «Учет и аудит» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Россия, Москва Халикова А.А. студентка 3 курса факультета «Учет и аудит»

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

Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели

Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели Оглавление Задание к Теме 1. Работа с матрицами. Балансовые модели... 2 Задание к Теме 2. Построение графиков. Исследование статистических функций... 4 Задание к Теме 3. Статистические методы обработки

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. 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

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

26 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика 6 ГрГУ им Я Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 4 Точечный и интервальный огнозы по уравнению регрессии Одной из центральных задач эконометрического моделирования

Подробнее

Лабораторная работа. Использование компьютерной программы SPSS для статистической обработки данных

Лабораторная работа. Использование компьютерной программы SPSS для статистической обработки данных Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ» (Финансовый университет) Кафедра «Информационные

Подробнее

"Теория и практика современной науки" 6(12) 2016

Теория и практика современной науки 6(12) 2016 Корчагина О.В., магистрант КИУ 2 Аннотация им.в.г. Тимирясова (ИЭУП), Казань Фаррахова Е.Г., к.э.н., доцент КИУ им.в.г. Тимирясова (ИЭУП), Казань В статье проведено прогнозирование выручки одного из крупных

Подробнее

Введение в множественную регрессию

Введение в множественную регрессию Введение в множественную регрессию Рассматривая простую регрессию, мы сосредоточили внимание на модели, в которой для предсказания значения зависимой переменной, или отклика Y, использовалась лишь одна

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

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

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

ПЗ 6. Технологии использования Пакета анализа для статистической обработки данных

ПЗ 6. Технологии использования Пакета анализа для статистической обработки данных ПЗ 6. Технологии использования Пакета анализа для статистической обработки данных 1. Испытание гипотез Очень часто генеральная совокупность 1 должна подчиняться некоторым параметрам. Например, фасовочная

Подробнее