Вместе с этим калькулятором также используют следующие:
Уравнение множественной регрессии
В сервисе для нахождения параметров регрессии используется МНК. Система нормальных уравнений для линейной регрессии: 
. Также можно получить ответ, используя матричный метод. см. также Статистические функции в Excel
Уравнение парной регрессии относится к уравнению регрессии первого порядка. Если эконометрическая модель содержит только одну объясняющую переменную, то она имеет название парной регрессии. Уравнение регрессии второго порядка и уравнение регрессии третьего порядка относятся к нелинейным уравнениям регрессии.
Видео:Линейная регрессияСкачать
Пример . Осуществите выбор зависимой (объясняемой) и объясняющей переменной для построения парной регрессионной модели. Дайте графическое изображение регрессионной зависимости. Определите теоретическое уравнение парной регрессии. Оцените адекватность построенной модели (интерпретируйте R-квадрат, показатели t-статистики, F-статистики).
Решение будем проводить на основе процесса эконометрического моделирования.
1-й этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли.
Спецификация модели — определение цели исследования и выбор экономических переменных модели.
Ситуационная (практическая) задача. По 10 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x (в %).
2-й этап (априорный) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, в частности относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез.
Уже на этом этапе можно говорить о явной зависимости уровня квалификации рабочего и его выработкой, ведь чем опытней работник, тем выше его производительность. Но как эту зависимость оценить?
Парная регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными – y и x , т. е. модель вида:
Истинное и выборочное уравнения регрессии
Основные понятия эконометрики.
Эконометрика – это наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике.
Видео:Математика #1 | Корреляция и регрессияСкачать
Она зародилась и получила свое развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики. В современной эконометрике широко используются информатика, статистические пакеты прикладных программ.
Объект – экономика, различные экономические явления и взаимосвязи.
Предмет – их количественные характеристики.
Задачи: 1. построение эконометрических моделей и оценивание их параметров.
Видео:Множественная регрессияСкачать
2. проверка гипотез, о свойствах показателей и формах их связей.
Эконометрический анализ — основа для экономического анализа и прогнозирования.
Исследуемый экономический показатель называют результативным, объясняемым, зависимым экономическим показателем. Соответствующую переменную – объясняемой или зависимой.
Экономические показатели, воздействие которых на исследуемый экономический показатель изучается, называют факторами, объясняющими или независимыми показателями (переменными).
Видео:Эконометрика. Множественная регрессия и корреляция.Скачать
Зависимость между переменными, на которую накладывается воздействие случайных факторов, называется статистической. Для нее характерно то, что изменение независимой переменной приводит к изменению математического ожидания зависимой переменной.
Уравнение регрессии – математическая формула, описывающая статистическую зависимость между переменными. Если формула описывается линейной функцией, то регрессия называется линейной. Если нелинейной функцией – нелинейной регрессией. Если регрессия связывает одну зависимую и одну независимую переменную, то такая регрессия называется парной (простой). Если рассматривается зависимость экономической переменной от нескольких экономических переменных, то такая регрессия называется множественной.
Парная линейная регрессия
Истинное и выборочное уравнения регрессии.
У= 
+ 
Х+Е 
(1),
Видео:Парная регрессия: линейная зависимостьСкачать
где Х – неслучайная величина, У и Е – случайные величины.
Случайная величина Е отражает воздействие на зависимую переменную У неучтенных и случайных факторов и называется ошибкой регрессии. Уравнение (1) называют истинным (теоретическим) уравнением регрессии или линейной регрессионной моделью. На основе реальных статистических данных об экономических показателях Х и У (выборке данных из генеральной совокупности) оцениваются параметры регрессии α и β и строится выборочное уравнение регрессии
, (2)
а, в, — коэффициенты регрессии. Уравнение (2) называют еще эмпирическим уравнением регрессии.
Одним из методов нахождения коэффициентов регрессии а и в является метод наименьших квадратов (МНК).
Видео:Эконометрика. Оценка значимости уравнения регрессии. Критерий ФишераСкачать
📸 Видео
Эконометрика Линейная регрессия и корреляцияСкачать
Метод наименьших квадратов. Линейная аппроксимацияСкачать
Что такое линейная регрессия? Душкин объяснитСкачать
Как вычислить линейный коэффициент корреляции в MS Excel и построить уравнение регрессии?Скачать
Простой прогноз продаж в Excel с учетом сезонностиСкачать
Эконометрика. Оценка значимости параметров уравнения регрессии. Критерий Стьюдента.Скачать
Нелинейная регрессия в MS Excel. Как подобрать уравнение регрессии? Некорректное значение R^2Скачать
Уравнение линейной регрессии. Интерпретация стандартной табличкиСкачать
Лекции 14-15. Элементы теории корреляции. Уравнения регрессииСкачать
Пример проверки гипотезы о незначимости регрессииСкачать
Решение задач на термохимические уравнения. 8 класс.Скачать
Корреляционно-регрессионный анализ многомерных данных в ExcelСкачать
Линейная регрессия. Что спросят на собеседовании? ч.1Скачать
Как вычислить линейный коэффициент корреляции по таблице? Корреляционное поле и прямая регрессииСкачать
