Учебная работа № 5357. «Контрольная Корреляционная регрессия, контрольная работа №2

Учебная работа № 5357. «Контрольная Корреляционная регрессия, контрольная работа №2

Количество страниц учебной работы: 14
Содержание:
«В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн.р.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) этого показателя (по вариантам) приведен ниже в таблице

Номер варианта Номер наблюдения ( t = 1,2,…,9)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 10 14 21 24 33 41 44 47 49

Требуется:
1) Проверить наличие аномальных наблюдений.
2) Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) — расчетные, смоделированные значения временного ряда):
a) использованием Поиска решений;
b) использованием матричных функций;
c) использованием Мастера диаграмм.
3) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости оста-
точной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
4) Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки
аппроксимации.
5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный
интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%).
6) Построить адаптивную модель Брауна Y(t) = a 0+ a 1k с параметром сглаживания ?= 0,4 и ?= 0,7; выбрать лучшее значение параметра сглаживания ?.
7) Фактические значения показателя, результаты моделирования по двум
моделям (Y(t) = a 0+ a 1k и лучшей модели Брауна) и прогнозирования представить графически.

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 5357.  "Контрольная Корреляционная регрессия, контрольная работа №2

    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.


    Выдержка из похожей работы

    Отступление от этих условий приводит к тому, что параметры регрессии не будут отражать реальное воздействие на моделируемый показатель,Число факторов в модели должно бытьоптимальным,9,4, Парная регрессияПарная регрессия,•Прямой•Гиперболы•ПараболыВыбор уравнения регрессии,1)можно определить зависимость графически;2)если результативный и факторный признак возрастают одинаково, примерно в арифметической прогрессии – связь линейная; а при обратной связи – гиперболическая; если результативный признак увеличивается в арифметической прогрессии, а факторный — значительно быстрее, то используется параболическая или степенная регрессии,Расчет параметров уравнения регрессии (a0 , a1 , a2 ) осуществляется МНК (в основе которого лежит предложение о независимости наблюдений
    61

    исследуемой совокупности),Основной принцип МНК:Линейная зависимость,Коэффициент эластичности,Криволинейная зависимость (парная регрессия), 1)Уравнение параболы второго порядка:2) Уравнение гиперболы:9,5,Множественная (многофакторная) регрессияМножественная регрессия,Построение моделей множеств регрессии состоит из следующих этапов:1)выбор формы связи (уравнения регрессии);2)отбор факторных признаков;3)обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных оценок,Выбор уравнения регрессии затрудняется тем, что, используя математический аппарат, теоретически зависимость между признаками может быть выражена большим числом разных функций,Более приемлемым способом определения вида исходного уравнения является метод перебораразных уравнений,Все реальные зависимости можно описать, используя следующие 5 типов моделей:1)линейная:2)степенная:3)показательная:4)параболическая:5)гиперболическая:Наиболее простым видом уравнения множественной регрессии является линейное уравнение с двумя
    62

    неизвестными переменными:Параметры уравнения множественной регрессии определяются методом наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений:,Параметры уравнения множественной регрессии показывают изменение результативного признака при изменении факторного признака на единицу, Для оценки влияния факторных признаков на результативный рассчитываются частные коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты