Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов
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. Корреляционная связь — частный… Читать ещё >
Классическая модель парной регрессии и метод наименьших квадратов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Содержание
- Введение
- 1. Изучение связи между двумя переменными
- 1. 1. Понятие статистической и корреляционной связи
- 1. 2. Понятие парной регрессии
- 1. 3. Выбор уравнения регрессии
- 2. Линейная модель парной регрессии и МНК
- 2. 1. Метод наименьших квадратов (МНК)
- 2. 2. Оценка значимости линейного уравнения регрессии
- 2. 3. Оценка значимости коэффициентов линейной регрессии
- 2. 4. Интерпретация линейной модели регрессии
- 2. 5. Прогнозирование с помощью уравнения линейной регрессии
- 3. Нелинейные модели парной регрессии
- 3. 1. Регрессии, линейные по параметрам
- 3. 2. Регрессии, нелинейные по параметрам
- 4. Использование парной регрессии в экономических расчетах
- Заключение
- Список литературы
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 непосредственные 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 двумя 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 Особенность 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 продавцу 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 результативного признака. Изменяются и условные средние значения результата.
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 двумя 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