Управление финансами
документы

1. Акт выполненных работ
2. Акт скрытых работ
3. Бизнес-план примеры
4. Дефектная ведомость
5. Договор аренды
6. Договор дарения
7. Договор займа
8. Договор комиссии
9. Договор контрактации
10. Договор купли продажи
11. Договор лицензированный
12. Договор мены
13. Договор поставки
14. Договор ренты
15. Договор строительного подряда
16. Договор цессии
17. Коммерческое предложение
Управление финансами
егэ ЕГЭ 2017    Психологические тесты Интересные тесты   Изменения 2017 Изменения 2017
папка Главная » Полезные статьи » Метод регрессионного анализа

Метод регрессионного анализа

Регрессионный анализ

Вернуться назад на Регрессионный анализ

Внимание!

Если Вам полезен
этот материал, то вы можете добавить его в закладку вашего браузера.

добавить в закладки

Термин «регрессия» ввел английский психолог и антрополог Ф.Гальтон.

Для точного описания уравнения регрессии необходимо знать чакон распределения результативного показателя у. В статистической практике обычно приходится ограничиваться поиском подходящих аппроксимаций для неизвестной истинной функции регрессии ffc), так как исследователь не располагает точным знанием условного закона распределения вероятностей анализируемого результатирующего показателя у при заданных значениях аргумента х.

Рассмотрим взаимоотношение между истинной f (х) = = М(у/х), модельной регрессией у и оценкой у регрессии.

Пусть результативный показатель у связан с аргументом х соотношением:

у=2х 1,5+o
где o – случайная величина, имеющая нормальный закон распределения.
Причем M o= 0 и d o– o 2.

Истинная функция регрессии в этом случае имеет вид:

f(х) = М(у/х) = 2х i 1,5+ o

Для наилучшего восстановления по исходным статистическим данным условного значения результативного показателя f(x) и неизвестной функции регрессии /(х) = М(у/х) наиболее часто используют следующие критерии адекватности (функции потерь). Согласно методу наименьших квадратов минимизируется квадрат отклонения наблюдаемых значений результативного показателя y(i = 1, 2, ..., п)от модельных значений y i= f(х i),где х i– значение вектора аргументов в i-м наблюдении:

o(y i– f(х i)2 - min

Получаемая регрессия называется среднеквадратической.


Согласно методу наименьших модулей, минимизируется сумма абсолютных отклонений наблюдаемых значений результативного показателя от модульных значений:

y i = f(x i)

И получаем среднеабсолютную медианную регрессию:

y-f(xj)->min

Регрессионный анализ – это метод статистического анализа зависимости случайной величины уот переменных х j(j=1,2, ..., k), рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения х j.

тема

документ Монархия
документ Оценка предприятий
документ Теория организации
документ Оценочная деятельность
документ Теории мотивации



назад Назад | форум | вверх Вверх

Управление финансами

важное

Как получить квартиру от государства
Как получить земельный участок бесплатно
Потребительская корзина 2017
Налоговые изменения 2017
Повышение пенсий 2017
Материнский капитал 2017
Транспортный налог 2017
Налог на имущество 2017
Налог на прибыль 2017
ЕНВД 2017
Налог с продаж 2017
Налоги ИП 2017
УСН 2017
Изменения для юристов 2017
Земельный налог 2017
Кадровое делопроизводство 2017
НДФЛ 2017
Налоговый вычет 2017
Льготы 2017
Производственный календарь на 2017 год
Бухгалтерские изменения 2017
Расчет больничного 2017
Расчет отпускных 2017
ФСС 2017
Коды бюджетной классификации на 2017 год
Бюджетная классификация КОСГУ на 2017 год


©2009-2017 Центр управления финансами. Все права защищены. Публикация материалов
разрешается с обязательным указанием ссылки на сайт. Контакты