Тема 2. Построение и исследование регрессионных моделей в экономике.
Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости. Линейная парная регрессия. Выборочный коэффициент корреляции, его смысл и свойства. Оценка статистической значимости линейной корреляционной зависимости по величине выборочного коэффициента корреляции. Расчет коэффициента корреляции и оценка его статистической значимости с помощью встроенных функций табличного процессора Excel.
Общая задача регрессионного анализа – определение (или приближенная оценка) функции регрессии. Этапы построения регрессионной модели: а) выбор аналитического выражения для модельной функции регрессии; б) определение оптимальных значений параметров модельной функции регрессии; в) количественная оценка качества регрессионной модели и точности (надежности) значений параметров. Метод наименьших квадратов. Коэффициент детерминации. Средняя относительная ошибка регрессионной модели.
Статистические свойства параметров парной и множественной линейной регрессионной модели и построение доверительных интервалов для них. Критерий значимого отличия параметров линейной модели от нуля. Общий критерий значимости линейной регрессионной модели (критерий Фишера).
Анализ множественной линейной регрессионной модели в Excel. Команда «Добавить линию тренда» в Excel. Нелинейные регрессионные модели.