Презентация на тему: Парная регрессия и корреляция

Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Спецификация моделей
Спецификация моделей
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия
Различают линейные и нелинейные регрессии
Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:
Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:
Линеаризация нелинейных по оцениваемым параметрам уравнений парной регрессии
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
F- критерий Фишера
F- критерий Фишера
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
Парная регрессия и корреляция
1/47
Средняя оценка: 5.0/5 (всего оценок: 39)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (899 Кб)
1

Первый слайд презентации: Парная регрессия и корреляция

Изображение слайда
2

Слайд 2

Изображение слайда
3

Слайд 3

Изображение слайда
4

Слайд 4

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.

Изображение слайда
5

Слайд 5: Спецификация моделей

Номер наблюдения Доход Долл. DPI Потреб Долл CONS Номер наблюдения Доход Долл. Потреб долл 1 2508 2406 11 2432 2311 2 2572 2564 12 2354 2278 3 2408 2336 13 2404 2240 4 2522 2281 14 2381 2183 5 2700 2641 15 2581 2408 6 2531 2385 16 2529 2379 7 2390 2297 17 2562 2378 8 2595 2416 18 2624 2554 9 2524 2460 19 2407 2232 10 2685 2549 20 2448 2356 Результаты наблюдений за расходами Диаграмма рассеяния.

Изображение слайда
6

Слайд 6: 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. Спецификация моделей

Изображение слайда
7

Слайд 7

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.

Изображение слайда
8

Слайд 8: Парная регрессия

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

Изображение слайда
9

Слайд 9: 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 Различают линейные и нелинейные регрессии

Изображение слайда
10

Слайд 10: Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:

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

Изображение слайда
11

Слайд 11: Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:

Степенная Показательная Экспоненциальная Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:

Изображение слайда
12

Слайд 12: Линеаризация нелинейных по оцениваемым параметрам уравнений парной регрессии

Изображение слайда
13

Слайд 13

Изображение слайда
14

Слайд 14

Изображение слайда
15

Слайд 15

Изображение слайда
16

Слайд 16

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

Изображение слайда
17

Слайд 17

Существуют два подхода к интерпретации коэффициента регрессии b. Согласно первому из них, b представляет собой величину, на которую изменяется предсказанное по модели значение ŷ i = a + bx i при увеличении значения независимой переменной x на одну единицу измерения, согласно второй - величину, на которую в среднем изменяется значение переменной y i 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).

Изображение слайда
18

Слайд 18

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

Изображение слайда
19

Слайд 19: 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 Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров

Изображение слайда
20

Слайд 20

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

Изображение слайда
21

Слайд 21

Изображение слайда
22

Слайд 22

Изображение слайда
23

Слайд 23

Изображение слайда
24

Слайд 24

Изображение слайда
25

Слайд 25

Изображение слайда
26

Слайд 26

Изображение слайда
27

Слайд 27

Изображение слайда
28

Слайд 28: 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. F- критерий Фишера

Изображение слайда
29

Слайд 29: F- критерий Фишера

Изображение слайда
30

Слайд 30

Изображение слайда
31

Слайд 31

Изображение слайда
32

Слайд 32

Изображение слайда
33

Слайд 33

Изображение слайда
34

Слайд 34: Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции

Изображение слайда
35

Слайд 35

Изображение слайда
36

Слайд 36

Изображение слайда
37

Слайд 37

Изображение слайда
38

Слайд 38

Изображение слайда
39

Слайд 39

Изображение слайда
40

Слайд 40

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

Изображение слайда
41

Слайд 41

Изображение слайда
42

Слайд 42

Изображение слайда
43

Слайд 43

Изображение слайда
44

Слайд 44

Изображение слайда
45

Слайд 45

Изображение слайда
46

Слайд 46

Изображение слайда
47

Последний слайд презентации: Парная регрессия и корреляция

Все изложенное в данном разделе понадобится Вам при выполнении контрольной работы. Желаю удачи!

Изображение слайда