Всего на сайте:
303 тыс. 117 статей

Главная | Статистика

Методические указания, Вспомним, что для количественного описания взаимосвязей между экономич..  Просмотрен 38

  1. Освоение дисциплины «Статистика»
  2. Критерии оценки практических работ
  3. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ, Построение группировки начинается с определения состава группировоч..
  4. Правила округления шага интервала
  5. Алгоритм построения интервального вариационного ряда
  6. Методические указания, При изучении социально-экономических явлений и процессов статистика вс..
  7. Методические указания, Вспомним, структурных средних вариационного ряда распределения отно..
  8. Методические указания, Для выявления специфики развития изучаемых явлений за отдельные период..
  9. Методические указания, Наиболее эффективным способом выявления основной тенденции развития яв..
  10. Методические указания, Вспомним, чтоэкономический индекс — это относительная величина, котора..
  11. Методические указания, Вспомним, чтопомимо агрегатных индексов в статистике применяется друга..
  12. Методические указания, По охвату единиц изучаемой совокупности статистическое наблюдение подр..

Вспомним, что для количественного описания взаимосвязей между экономическими переменными в статистике используют методы регрессии и корреляции.

Регрессия - величина, выражающая зависимость среднего значения случайной величины у от значений случайной величины х.

Уравнение регрессии выражает среднюю величину одного признака как функцию другого.

Линия регрессии - график функции у = f (x).

Линейная - регрессия, применяемая в статистике в виде четкой экономической интерпретации ее параметров: у = а+b*х+Е;

Парная регрессия - регрессия между двумя переменными у и х, т.е. модель вида: у = f (x)+E, где у- зависимая переменная (результативный признак); x - независимая, обьясняющая переменная (признак-фактор); E- возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель по уравнению линейной регрессии. Параметры этого уравнения оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение получил метод наименьших квадратов.

Метод наименьших квадратов (МНК) - метод оценивания параметров линейной регрессии, минимизирующий сумму квадратов отклонений наблюдений зависимой переменной от искомой линейной функции.

Экономический смысл параметров уравнения линейной парной регрессии. Параметр b показывает среднее изменение результата у с изменением фактора х на единицу. То есть МНК заключается в том, чтобы определить а и а, так, чтобы сумма квадратов разностей фактических у и у. вычисленных по этим значениям a0 и а1 была минимальной:

Способ наименьших квадратов дает систему двух нормальных уравнений для нахождения параметров а0 и а1:

Решение системы уравнений позволяет получить выражения для параметров а0 и а1:

Предыдущая статья:Методические указания, По охвату единиц изучаемой совокупности статистическое наблюдение подр.. Следующая статья:Этап подготовки информационного часа
page speed (0.0391 sec, direct)