рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Билет 2

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Билет 2

Билет 2 - раздел Философия, В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК-оценок в классической линейной модели множественной регрессии 3. Коэффициент Детерминации: Интерпретация И Вычисления По Результата...

3. Коэффициент детерминации: интерпретация и вычисления по результатам корреляционного и регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации: интерпретация и вычисления по результатам корреляционного и регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации  Квадрат множественного коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации  Коэффициент детерминации показывает долю дисперсии (изменчивости) зависимой

переменной, объясняемой за счет независимых переменных в модели

 Показывает только тесноту связи и измеряется от 0 до 1

Корреляционный анализ предусматривает установление статистической связи между случайными величинами. Он может быть использован в педагогических исследованиях для оценки влияния одних факторов на другие и установления связи между ними в совокупности с другими параметрами – математическими ожиданиями и среднеквадратическими отклонениями. Корреляционный анализ непосредственно не может быть применен к выявлению причинно-следственных связей между случайными процессами. Он только устанавливает связь статистических характеристик связанных случайных процессов.

Пусть имеется две случайные величины X и Y c математическими ожиданиями mx и my соответственно. Корреляционный момент

Kxy =M((X-mx)(Y-my)) будет характеризовать связь между величинами X и Y. Для удобства использования корреляционные моменты нормируют по формуле

Kk=, где σx и σy - среднеквадратические отклонения величин X и Y. Величина Kk - называется коэффициентом корреляции величин X и Y.

Для дискретных случайных величин, с которыми мы имеем дело, оценка коэффициента корреляции вычисляется по формуле

Kk= , где (1)

Xj и Yj - реализации случайных величин X и Y,

mx и my - математические ожидания X и Y.

Формула для вычисления коэффициента корреляции справедлива при условии, что связь между случайными величинами линейна и каждая из этих величин подчинена нормальному закону.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Регрессионный анализ ставит перед собой задачу статистического исследования зависимости между зависимой переменной и независимой переменной (регрессором или предикатором). В простейшем случае предполагается, что эта зависимость является линейной. Решается задача построения линейной зависимости вида y=ax+b, где хi и yi независимая и зависимая переменный соответственно (i=1,2,3,…). Решение находится методом наименьших квадратов. Минимизируется величина

→min находятся коэффициенты a и b. Расчетные формулы имеют следующий вид: a= b= Интерпретация коэффициентов регрессии при фиктивных переменных. Включение в регрессионные модели переменных, измеренных на порядковом и номинальном уровнях, возможно благодаря введению в регрессионную модель фиктивных переменных. Фиктивными переменными называются дихотомические переменные, которые создаются из номинальных или порядковых переменных. Общее правило разложение на фиктивные переменные: всю информацию, которая содержится в переменной с N градациями можно сохранить, используя N-1 дихотомическую переменную.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК-оценок в классической линейной модели множественной регрессии

В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК оценок в классической линейной модели множественной регрессии... При оценке параметров уравнения регрессии применяется метод наименьших... Свойства оценок МНК определяются предположениями относительно свойств случайного возмущения в модели наблюдений Эти...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Билет 2

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Принципы организации фиктивных переменных в эконометрической модели.
В эконометрических моделях результативный признак называется объясняемой переменной, а факторный признак называется объясняющей переменной. В эконометрическом моделировании одной из вид эк

Интерпретация коэффициентов регрессии при фиктивных переменных.
Смысл коэффициентов регрессии при фиктивных переменных принципиально отличается от коэффициентов при обычных количественных переменных. Если выполнить процедуру построения модели множественной

Билет 3
5. Понятие уравнение регрессии, цель и задачи его построения.Регрессионный анализ – это метод изучения статистической взаимосвязи между одной количественной зависимой переменной от

Билет 4
7. Множественный коэффициент корреляции, его интерпретация и проверка значимости.С помощью множественного коэффициента корреляции характеризуется совокупное влияние всех факторных

Билет 5
9. Предмет, метод и задачи эконометрики.Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются матема

Билет 6
11. Классы нелинейных регрессионных моделей.Различают два класса нелинейных регрессий: -регрессии, нелинейные относительно включенны

Правило построения интервальных оценок для парного и частного коэффициентов корреляции.
Если для двумерной корреляционной модели коэффициент корреляции значим, то имеет смысл найти для него интервальную оценку (построить доверительный интервал). Плотность вероятности выборочного коэфф

В чем состоит назначение эконометрики и особенности эконометрического подхода к исследованию.
Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенная для того, чтобы на базе экономической теории,