Учебная работа № 341452. Тема: Системы регрессионных уравнений и экономические модели

[Тип работы: Курсовая теория
Предмет: Математика
Страниц: 46
Год написания: 2014
СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЭКОНОМЕТРИКИ, ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 5
1.1 ЭКОНОМЕТРИКА. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 5
1.2 КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 7
2. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ 10
2.1. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ (МНК) 10
2.2. СВОЙСТВА ОЦЕНОК, ПОЛУЧЕННЫХ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ 34
2.3. АНАЛИЗ ВАРИАЦИИ ЗАВИСИМОЙ ПЕРЕМЕННОЙ 39
КАЧЕСТВО ОЦЕНИВАНИЯ В МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ 39
ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 45
Предмет — Теория вероятностей и математическая статистикаСтоимость данной учебной работы: 675 руб.

 

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Учебная работа № 341452. Тема: Системы регрессионных уравнений и экономические модели

    Выдержка из похожей работы

    Регрессионный анализ в статистическом изучении взаимосвязи показателей

    …….вязи социально-экономических
    явлений и процессов

    5

    2.Характеристика
    регрессионного анализа

    11

    2.1.Оценка
    взаимосвязи между факторным и
    результативным признаком на основе
    регрессионного анализа

    11

    2.2.Отбор
    факторных признаков для построения
    множественной регрессионной модели

    13

    2.3.Проверка
    адекватности моделей, построенных на
    основе уравнений регрессии

    17

    3.Применение регрессионного
    анализа для изучения объекта исследования

    26

    Заключение

    33

    Список литературы

    34

    Введение

    Обработка статистических данных
    уже давно применяется в самых
    разнообразных видах человеческой
    деятельности. Вообще говоря, трудно
    назвать ту сферу, в которой она бы не
    использовалась. Но, пожалуй, ни в одной
    области знаний и практической деятельности
    обработка статистических данных не
    играет такой исключительно большой
    роли, как в экономике, имеющей дело с
    обработкой и анализом огромных массивов
    информации о социально-экономических
    явлениях и процессах. Всесторонний и
    глубокий анализ этой информации, так
    называемых статистических данных,
    предполагает использование различных
    специальных методов, важное место среди
    которых занимает корреляционный и
    регрессионный анализы обработки
    статистических данных.

    В экономических исследованиях
    часто решают задачу выявления факторов,
    определяющих уровень и динамику
    экономического процесса. Такая задача
    чаще всего решается методами корреляционного
    и регрессионного анализа. Для достоверного
    отображения объективно существующих
    в экономике процессов необходимо выявить
    существенные взаимосвязи и не только
    выявить, но и дать им количественную
    оценку. Этот подход требует вскрытия
    причинных зависимостей. Под причинной
    зависимостью понимается такая связь
    между процессами, когда изменение одного
    из них является следствием изменения
    другого.

    Основными задачами корреляционного
    анализа являются оценка силы связи и
    проверка статистических гипотез о
    наличии и силе корреляционной связи.
    Не все факторы, влияющие на экономические
    процессы, являются случайными величинами,
    поэтому при анализе экономических
    явлений обычно рассматриваются связи
    между случайными и неслучайными
    величинами. Такие связи называются
    регрессионными, а метод математической
    стат