УЗНАЙ ЦЕНУ

(pdf, doc, docx, rtf, zip, rar, bmp, jpeg) не более 4-х файлов (макс. размер 15 Мб)


↑ вверх
Тема/ВариантРегрессионное моделирование и задача выбора регрессионной модели 3523квв
ПредметЭкономика
Тип работыконтрольная работа
Объем работы16
Дата поступления12.12.2012
1200 ₽

Содержание

Введение 3 1. Регрессионное моделирование и задача выбора регрессионной модели 4 2. Числовой пример сопоставления двух видов регрессионных моделей 7 Заключение 16 Список литературы 17

Введение

Важнейшими задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии). Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов. Корреляционный и регрессионный анализ, исследование связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель - это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертёж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий "оригинал". Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, даёт возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение и модели в виде функциональных уравнений используют для расчёта средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

Литература

1 Артемьева Е.Ю. Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: МГУ, 1969. 2 Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2004. 3 Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Высшая школа, 2001. 4 Лупандин В.И. Математические методы в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2003. 5 Суходольский Г.В. Основы математической статистики для экономистов. - М.: МГУ, 2003.
Уточнение информации

+7 913 789-74-90
info@zauchka.ru
группа вконтакте