Учебная работа № 3632. «Контрольная Дисперсионный анализ простейшей модели линейной регрессии. Задача регрессионного анализа. Функция регрессии, регрессионная модель. Задача
Учебная работа № 3632. «Контрольная Дисперсионный анализ простейшей модели линейной регрессии. Задача регрессионного анализа. Функция регрессии, регрессионная модель. Задача
Содержание:
«1. Дисперсионный анализ простейшей модели линейной регрессии 3
2. Задача регрессионного анализа. Функция регрессии, регрессионная модель 4
Задача 1 5
Зависимость спроса на товар Y от его цены Х характеризуется по 30 наблюдениям следующим уравнением: log Y = 1,5 – 0,3 log X. Доля остаточной вариации в общей составила 20%. Запишите уравнение зависимости Y от Х. Найдите индекс корреляции. Оцените эластичность спроса на товар в зависимости от его цены. Проверьте значимость регрессии на уровне значимости 0,05.
Библиографический список 6»
Выдержка из похожей работы
Простая линейная
регрессия, На предыдущей лекции были
рассмотрены основные понятия и методы
корреляционного анализа, позволяющего
решать задачи определения тесноты и
направления связи, существующей
между изучаемыми величинами, Регрессионный
анализ представляет собой следующий
этап статистического анализа и позволяет
предсказать значения случайной величины
на основании значений одной или нескольких
независимых случайных величин,
Достижение этой
цели оказывается возможным за счет
определения вида аналитического
выражения, описывающего связь зависимой
случайной величины
(которую в этом случае называют
результативным признаком) с независимыми
случайными величинами(которые
называют факторами),
Форма связи
результативного признака
с фактораминазывается уравнением регрессии, В
зависимости от типа выбранного уравнения
различают линейную и нелинейную
регрессию (например, квадратичную,
логарифмическую, экспоненциальную
и т,д,),
Регрессия может
быть парная (простая) и множественная,
что определяется числом взаимосвязанных
признаков, Если исследуется связь между
двумя признаками (результативным и
факторным), то регрессия называется
парной (простой); к этому типу относится,
например, исследование зависимости
между продажами и затратами на рекламу,
Если исследуется связь между тремя и
более признаками, то регрессия называется
множественной (многофакторной) — например,
если исследуется связь между уровнем
потребления, доходом, финансовым
состоянием и размером семьи,
На этапе регрессионного
анализа решаются следующие основные
задачи:
1, Выбор общего
вида уравнения регрессии и определение
параметров регрессии,
2, Определение
в регрессии степени взаимосвязи
результативного признака и факторов,
проверка общего качества уравнения
регрессии,
3, Проверка
статистической значимости каждого
коэффициента уравнения регрессии и
определение их доверительных интервалов,
Простая линейная
регрессия,
Выбор общего вида
уравнения регрессии является важной
задачей, поскольку форма связи выявляет
механизм получения значений зависимой
случайной переменной Y
