На головну

Регресійний аналіз. Метод найменших квадратів. Висновок нормальних рівнянь МНК для гіперболи. Лінеаризація моделі.

  1. B) Систематизація конкретно-наукових і загальнонаукових методів пізнання.
  2. D. Симплекс-метод
  3. FDDI. Архітектура мережі, метод доступу, стек протоколів.
  4. I. Внесення відомостей в форму ДМВ-1 при використанні методу визначення митної вартості за ціною угоди із ввезених товарів
  5. I. Висновки
  6. I. МЕТОДИКА
  7. I. Методичні вказівки для виконання контрольних робіт

При дослідженні соціально-економічних явищ часто доводиться мати справу з взаємозв'язаними показниками. Зв'язок, що існує між двома і більше показниками, затушовується, ускладнюється нашаруванням дії інших причин. Вивчити наскільки зміна першого залежить від зміни інших показників - одна з найважливіших задач предметів статистичні методи в економіці, економетрика. Слід розрізняти функціональну і кореляційний зв'язку. На відміну від функціональної залежності, при якій кожному значенню однієї змінної строго відповідає одне певне значення іншої змінної або залежність, при якій одному значенню х може відповідати в силу нашарування безлічі значень іншої змінної у, називають кореляційної. Вона проявляється лише на основі масового спостереження. Прикладом може служити залежність продуктивності праці від стажу робітників, залежність врожайності від строку сівби. Простим випадком є ??парна кореляція, т. Е. Залежність між двома ознаками. Основними завданнями при вивченні кореляційних залежностей є: 1. Відшукування математичної формули, яка б виражала цю залежність у (хi). 2. Вимірювання тісноти такої залежності. Показники, що розглядаються як функції від х, позначаються. Можуть бути різні форми зв'язку: 1. Прямолінійний 2. Криволінійна: а) гіпербола б) парабола в) показова функція г) статечна функція. Параметри для всіх рівнянь зв'язку найчастіше визначають з так званих систем нормальних рівнянь, що відповідають вимоги методу найменших квадратів. Ця вимога можна записати як мінімізацію суми квадратів різниць рівнянь. .

Лінеаризація.

18. Критерій Стьюдента. Порівняння двох середніх нормальних генеральних сукупностей. ,, - Вибіркові дисперсії; х * , у *  - Вибіркові середні двох вибірок.

,

Для того, щоб при заданому рівні значимості ? перевірити нульову гіпотезу h0: mx= my з невідомими, але однаковими дисперсіями, в разі незалежних малих вибірок, h1= mx? my , Треба обчислити спостережуване значення tЕМП. якщо tЕМП> tк, То гіпотезу h0 по незначущості відмінності між середніми величинами досвіду і контролю відкидаємо. Приймаємо конкуруючу гіпотезу h1, Відмінності значні. при tЕМПк, Навпаки.

 



Регресійний аналіз. Метод найменших квадратів. Висновок нормальних рівнянь МНК для параболи. | Регресійний аналіз. Метод найменших квадратів. Висновок нормальних рівнянь МНК для парної регресії.

Випадкові величини. Закон і функція розподілу для випадкової величини. | Наближені формули для схеми Бернуллі | схема Бернуллі | Випадкові події. Класична ймовірність. | Вибірки елементів без повторень. Розміщення. Поєднання. | Основні правила комбінаторики. Правило суми. Правило твори. | Елементи комбінаторики. Вибірки і випадок. | Лінійна залежність і незалежність векторів | Лінійні простору. Визначення лінійного простору. | Підпростір лінійного простору |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати