Парная регрессия и корреляция - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Парная регрессия и корреляция, слайд №10

Парная регрессия и корреляция, слайд №11

Парная регрессия и корреляция, слайд №12

Парная регрессия и корреляция, слайд №13

Парная регрессия и корреляция, слайд №14

Парная регрессия и корреляция, слайд №15

Парная регрессия и корреляция, слайд №16

Парная регрессия и корреляция, слайд №17

Парная регрессия и корреляция, слайд №18

Парная регрессия и корреляция, слайд №19

Парная регрессия и корреляция, слайд №20

Парная регрессия и корреляция, слайд №21

Парная регрессия и корреляция, слайд №22

Парная регрессия и корреляция, слайд №23

Парная регрессия и корреляция, слайд №24

Парная регрессия и корреляция, слайд №25

Парная регрессия и корреляция, слайд №26

Парная регрессия и корреляция, слайд №27

Парная регрессия и корреляция, слайд №28

Парная регрессия и корреляция, слайд №29

Парная регрессия и корреляция, слайд №30

Парная регрессия и корреляция, слайд №31

Парная регрессия и корреляция, слайд №32

Парная регрессия и корреляция, слайд №33

Парная регрессия и корреляция, слайд №34

Парная регрессия и корреляция, слайд №35

Парная регрессия и корреляция, слайд №36

Парная регрессия и корреляция, слайд №37

Парная регрессия и корреляция, слайд №38

Парная регрессия и корреляция, слайд №39

Парная регрессия и корреляция, слайд №40

Парная регрессия и корреляция, слайд №41

Парная регрессия и корреляция, слайд №42

Парная регрессия и корреляция, слайд №43

Парная регрессия и корреляция, слайд №44

Парная регрессия и корреляция, слайд №45

Парная регрессия и корреляция, слайд №46

Парная регрессия и корреляция, слайд №47

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Парная регрессия и корреляция. Доклад-сообщение содержит 47 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Парная регрессия и корреляция

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Слайд 4

Описание слайда:

В области экономических измерений проблема точности связана со следующими показателями: Определением понятия «экономическая величина»; Формированием системы принципов, постулатов и других теоретических положений, формирующих базис точности экономических измерений; Определением экономических показателей; Разработкой принципов конструирования измерителей и измерений; Основанием выбора типа шкал при конструировании измерителя; Разработкой правил формирования систем показателей; Выявлением типов и определением методов устранения ошибок экономического измерения; Разработкой правил агрегирования и сверки экономических показателей; Выявлением условий сравнимости экономических величин (показателей); Разработкой правил и методов измерений.

Слайд 5

Описание слайда:

Спецификация моделей

Слайд 6

Описание слайда:

Спецификация моделей Причина неоднозначной связи между располагаемым доходом и расходами: Индивидуальные особенности домашних хозяйств Влияние неучтенных факторов. Выводы: Невозможно построить модель вида Y=f(x), с помощью которой возможно однозначно определить связь между расходами и доходами. Зависимость между доходами и расходами домашних хозяйств имеет элемент случайности.

Слайд 7

Описание слайда:

Для учета случайного характера экономических процессов, модель записывают в виде: Y = f(X) + ε где: Y – эндогенная переменная; X – вектор предопределенных переменных; f(X) – детерминированная математическая функция, определяющая закономерность между эндогенной и предопределенными переменными; ε – случайная величина, учитывающая влияние неучтенных факторов и индивидуальные особенности конкретного объекта.

Слайд 8

Описание слайда:

Парная регрессия Парная регрессия – уравнение связи двух переменнных y – зависимая переменная (результативный признак); x – независимая, объясняющая переменная (признак-фактор)

Слайд 9

Описание слайда:

Различают линейные и нелинейные регрессии Линейная регрессия: Нелинейные регрессии делятся на два класса: Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам; Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам

Слайд 10

Описание слайда:

Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным: Полиномы разных степеней Равносторонняя гипербола

Слайд 11

Описание слайда:

Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам: Степенная Показательная Экспоненциальная

Слайд 12

Описание слайда:

Линеаризация нелинейных по оцениваемым параметрам уравнений парной регрессии

Слайд 13

Описание слайда:

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

РЕГРЕССИЯ ЛИНЕЙНАЯ ПАРНАЯ - причинная модель статистической связи линейной между двумя количественными переменными х и у, представленная уравнением y = a + bx

Слайд 17

Описание слайда:

Существуют два подхода к интерпретации коэффициента регрессии b. Согласно первому из них, b представляет собой величину, на которую изменяется предсказанное по модели значение ŷi = a + bxi при увеличении значения независимой переменной x на одну единицу измерения, согласно второй - величину, на которую в среднем изменяется значение переменной yi при увеличении независимой переменной x на единицу. На диаграмме рассеяния коэффициент b представляет тангенс угла наклона линии регрессии y = a + bx к оси абсцисс. Знак коэффициента регрессии совпадает со знаком коэффициента линейной корреляции: значение b > 0 свидетельствует о прямой линейной связи, значение b < 0 - об обратной. Если b = 0, линейная связь между переменными отсутствует (линия регрессии параллельна оси абсцисс).

Слайд 18

Описание слайда:

Свободный член уравнения регрессии a интерпретируется, если для независимой переменной значение x = 0 имеет смысл. В этом случае y = a, если x = 0.

Слайд 19

Описание слайда:

Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров Для оценки параметров регрессий, линейных по параметрам, используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака y от теоретических минимальна, то есть

Слайд 20

Описание слайда:

Для линейных и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, решается следующая система относительно a и b: :

Слайд 21

Описание слайда:

Слайд 22

Описание слайда:

Слайд 23

Описание слайда:

Слайд 24

Описание слайда:

Слайд 25

Описание слайда:

Слайд 26

Описание слайда:

Слайд 27

Описание слайда:

Слайд 28

Описание слайда:

F-критерий Фишера Критерий Фишера (F-критерий, φ*-критерий, критерий наименьшей значимой разности) — апостериорный статистический критерий, используемый для сравнения дисперсий двух вариационных рядов, то есть для определения значимых различий между групповыми средними в установке дисперсионного анализа.

Слайд 29

Описание слайда:

F-критерий Фишера

Слайд 30

Описание слайда:

Слайд 31

Описание слайда:

Слайд 32

Описание слайда:

Слайд 33

Описание слайда:

Слайд 34

Описание слайда:

Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции

Слайд 35

Описание слайда:

Слайд 36

Описание слайда:

Слайд 37

Описание слайда:

Слайд 38

Описание слайда:

Слайд 39

Описание слайда:

Слайд 40

Описание слайда:

Доверительный интервал — это интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что он накрывает данный параметр с заданной вероятностью.