Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов
Реферат по предмету:
"Эконометрика"
Название работы:
"Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов"
Автор работы: Ольга
Страниц: 21 шт.
Год:2007
Краткая выдержка из текста работы (Аннотация)
Введение
В жизни все явления взаимосвязаны. В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методом корреляционного и регрессионного анализа. Статистическое исследование ставит своей конечной целью получение модели зависимости для ее практического использования.
Обычно нас интересуют не¬посредственные факторы, измерение их воздействия на результат, а также ранжирование факторов по интенсивности их влияния.
В случае двух признаков статистическая связь проявляется в том, что при изменении значений одного признака изменяется распределение другого признака.
Корреляционная связь - частный случай статистической связи. Корреляционная связь проявляется в том, что разным значениям одного признака соответствуют разные средние значения другого признака.
Парная корреляция — это изучение корреляционной связи между дву¬мя признаками.
Если изучается связь между двумя признаками, причем их можно рассматривать как фактор и результат, т. е. вероятно наличие зависимости, то эту зависимость представляют в виде уравнения регрессии.
К основным задачам корреляционно-регрессионного анализа в случае двух признаков относят:
– определение формы корреляционной зависимости между признаками, т.е. вида функции регрессии;
– определение степени влияния факторного признака на результативный;
– прогнозирование с помощью уравнения регрессии значений результативного признака.
1. Изучение связи между двумя переменными
1.1 Понятие статистической и корреляционной связи
Осо¬бенность связей в экономике и социальной сфере состоит в том, что их закономерный характер проявляется лишь в массе явлений - в среднем по совокупности. Всем известно, что затраты на рекламу, способствуя продвижению товару, приводят к увеличению выручки от продаж. Но по отношению к отдельному товару, отдельному про¬давцу эта закономерность может не подтвердиться. Она проявляется лишь в целом для многих товаров и фирм, и на основе обобщенных характеристик делается вывод об эффективности рекламы. Такого рода связи называют статистическими. Они проявляются в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результа¬тивного признака. Изменяются и условные средние значения резуль¬тата.
При статистической связи разным значениям одной переменной (фактора, х) соответствуют разные распределения другой переменной (результата, у) [1].
Корреляционная связь - частный случай статистической связи, при которой разным значениям переменной соответствуют разные средние значения другой переменной.
Парная корреляция — это изучение корреляционной связи между дву¬мя переменными.
Прежде всего, чтобы проверить, как проявляется связь между двумя переменными, нужно построить график - поле корреляции.
Поле корреляции — это поле точек, на котором каждая точка соответствует единице совокупности; ее координаты определяются значениями признаков х и у.
По характеру расположения точек на поле корреляции делают вывод о наличии или отсутствии связи, о характере связи (линейная или нелинейная, а если линейная - то прямая или обратная.
Основные типы корреляции [3]:
а) связь между х и у б) связь между х и у в) связь прямая г) связь нелинейная отсутствует линейная обратная
Содержание работы
Введение 4
1. Изучение связи между двумя переменными 5
1.1 Понятие статистической и корреляционной связи 5
1.2 Понятие парной регрессии 6
1.3 Выбор уравнения регрессии 7
2. Линейная модель парной регрессии и МНК 8
2.1 Метод наименьших квадратов (МНК) 8
2.2 Оценка значимости линейного уравнения регрессии 11
2.3 Оценка значимости коэффициентов линейной регрессии 12
2.4 Интерпретация линейной модели регрессии 14
2.5 Прогнозирование с помощью уравнения линейной регрессии 15
3. Нелинейные модели парной регрессии 15
3.1 Регрессии, линейные по параметрам 16
3.2 Регрессии, нелинейные по параметрам 16
4. Использование парной регрессии в экономических расчетах 19
Заключение 21
Список литературы 22
Использованная литература
- Статистика. Учебник для ВУЗов под редакцией Елисеевой И.И. М.:Проспект 2006.- 443 с.
- Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. М. Финансы и статистика - 2005 . 332 с.
- Минашкин В.Г., Козарезова Л.О. Основы теории статистики. М: Финансы и статистика - 2004.
- Яблокова С.А. Статистика. Конспект лекций. М. Москва 2005 - 93с.
- Красс М., Чупрынов Б. Математика для экономистов. С-Пб: Питер, 2005, 457 с.
- Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для ВУЗов под редакцией А.Ефимова. М.: Наука, 1990, 431.