СодержаниеСодержание
1. Сущность регрессионного анализа 3
2. Постановка задачи 3
3. Выбор вида уравнения регрессии 6
4. Пример использования регрессионного анализа 16
Список литературы 20Введение1. Сущность регрессионного анализа
Эконометрика как научная дисциплина расположена на стыке экономики, статистики и математики. Обычно в качестве ее основных задач выделяют обнаружение и анализ статистических закономерностей в экономике, построение на базе выявленных эмпирических экономических зависимостей эконометрических моделей. Регрессионный анализ является одним из основных разделов эконометрики. С помощью методов регрессионного анализа строятся и проверяются модели, характеризующие связь между одной эндогенной (зависимой) переменной и одной или более экзогенными (независимыми) переменными. Независимые переменные называются регрессором.
Направленность связи между переменными определяется путем предварительного обоснования и включается в модель в качестве исходной гипотезы. Задача регрессионного анализа – проверка статистической состоятельности модели, если данная гипотеза верна. Регрессионный анализ не в состоянии «доказать» гипотезу, он может лишь подтвердить ее статистически или отвергнуть.
2. Постановка задачи
Одной из типовых задач обработки многомерных элементов данных (ЭД) является определение количественной зависимости показателей качества объекта от значений его параметров и характеристик внешней среды. Примером такой постановки задачи является установление зависимости между временем обработки запросов к базе данных и интенсивностью входного потока. Время обработки зависит от многих факторов, в том числе от размещения искомой информации на внешних носителях, сложности запроса. Следовательно, время обработки конкретного запроса можно считать случайной величиной. Но вместе с тем, при увеличении интенсивности потока запросов следует ожидать возрастания его среднего значения, т.е. считать, что время обработки и интенсивность потока запросов связаны корреляционной зависимостью.
Постановка задачи регрессионного анализа формулируется следующим образом .
Имеется совокупность результатов наблюдений вида (1).
(1)
В этой совокупности одинЛитератураСписок литературы
1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA – Статистический анализ и обработка данных в среде Windows . – М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1998.
2. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М.: Наука, 1983.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 1999.
4. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 1998.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 1999.
6. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. – М.: Наука, 1973.
7. Кендал М., Стьюарт А. Теория распределений. – М.: Наука, 1966.
8. Надежность и эффективность в технике: Справочник в десяти томах. Т.6. Экспериментальная отработка и испытания. – М.: Машиностроение, 1989.
|
