Содержание
- 2. М.В. Карпова, Лекция 2 Виды зависимостей между экономическими явлениями и процессами имеется однозначное отображение множества А
- 3. М.В. Карпова, Лекция 2 Статистической называется зависимость между случайными величинами, при которой изменение одной из величин
- 4. М.В. Карпова, Лекция 2 При стохастической закономерности для заданных значений зависимой переменной можно указать ряд значений
- 5. М.В. Карпова, Лекция 2 1. Регрессия относительно числа переменных: простая регрессия — регрессия между двумя переменными;
- 6. М.В. Карпова, Лекция 2 2. Регрессия относительно формы зависимости: линейная регрессия - регрессия выражаемая линейной функцией;
- 7. М.В. Карпова, Лекция 2 Корреляция в широком смысле слова означает связь, соотношение между объективно существующими явлениями.
- 8. М.В. Карпова, Лекция 2 Виды корреляции 1) относительно характера: Положительная (прямая); Отрицательная (обратная); 2) относительно числа
- 9. М.В. Карпова, Лекция 2 Задачи корреляционного анализа Измерение степени связности (тесноты, силы) двух и более явлений:
- 10. М.В. Карпова, Лекция 2 Задачи регрессионного анализа Установление формы зависимости (линейная или нелинейная; положительная или отрицательная
- 11. М.В. Карпова, Лекция 2 Выборочные уравнения регрессии Условное математическое ожидание случайной величины Y: М(У/Х) есть функция
- 12. М.В. Карпова, Лекция 2 Аналогично определяется для случайных величин X: . (5.5) Функция регрессии необратима, так
- 13. М.В. Карпова, Лекция 2 Линейная регрессия Пусть задана система случайных величин X и У и случайные
- 14. М.В. Карпова, Лекция 2 Применение метода наименьших квадратов (МНК) Вопрос 1. Общие сведения
- 15. М.В. Карпова, Лекция 2 Применение МНК (продолжение) Вопрос 1. Общие сведения
- 16. М.В. Карпова, Лекция 2 Применение МНК (продолжение) Вопрос 1. Общие сведения
- 17. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения Применение МНК (продолжение)
- 18. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения Применение МНК (продолжение)
- 19. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения Применение МНК (продолжение)
- 20. М.В. Карпова, Лекция 2 Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа Вопрос 1. Общие сведения
- 21. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения Коэффициент корреляции характеризует тесноту, или силу связи между
- 22. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения
- 23. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения
- 24. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 1. Общие сведения
- 25. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок
- 26. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок
- 27. М.В. Карпова, Лекция 2 СВОЙСТВА ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИИ Вопрос 2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства
- 28. М.В. Карпова, Лекция 2 СВОЙСТВА ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИИ (продолжение) Вопрос 2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и
- 29. М.В. Карпова, Лекция 2 Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели априорное исследование экономической проблемы; формирование перечня факторов
- 30. М.В. Карпова, Лекция 2 Этапы разработки моделей и исследования экономических процессов Вопрос 3. Этапы построения многофакторной
- 31. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 32. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 33. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 34. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 35. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 36. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 37. М.В. Карпова, Лекция 2 Вопрос 3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
- 38. ЛЕКЦИЯ 3 КОРРЕЛЯЦИЯ, ВЫЧИСЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОРРЕЛЯЦИИ Вопрос 1. Оценка тесноты линейной связи Коэффициент парной корреляции Матрица
- 39. М.В. Карпова, Лекция 2 Типы связей Характеризуется полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной
- 40. М.В. Карпова, Лекция 2 Основная задача корреляционного анализа Вопрос 1. Оценка тесноты линейной связи - выявление
- 41. М.В. Карпова, Лекция 2 Ковариация это статистическая мера взаимодействия двух переменных Ковариация зависит от единиц, в
- 42. М.В. Карпова, Лекция 2 Коэффициент парной корреляции Для двух переменных X и Y коэффициент парной корреляции
- 43. М.В. Карпова, Лекция 2 Дисперсия Оценка дисперсии определяется по формуле Вопрос 1. Оценка тесноты линейной связи
- 44. М.В. Карпова, Лекция 2 Корреляция и ковариация представляют, по сути, одну и ту же информацию, однако
- 45. М.В. Карпова, Лекция 2 Оценка существенности линейного коэффициента корреляции - при малых объемах выборки используется t-критерий
- 46. М.В. Карпова, Лекция 2 Матрица коэффициентов парной корреляции Вопрос 1. Оценка тесноты линейной связи Анализ матрицы
- 47. М.В. Карпова, Лекция 2 Множественный коэффициент корреляции Задача: Определение тесноты связи одной случайной величины с совокупностью
- 48. М.В. Карпова, Лекция 2 Проверка значимости коэффициента детерминации Используется сравнение расчетного значения F-критерия Фишера с табличным
- 50. Скачать презентацию