Автор работы: Пользователь скрыл имя, 23 Июня 2014 в 15:45, курсовая работа
Регрессия (лат. regressio - обратное движение, переход от более сложных форм развития к менее сложным) - одно из основных понятий в теории вероятности и математической статистике, выражающее зависимость среднего значения случайной величины от значений другой случайной величины или нескольких случайных величин. Это понятие введено Фрэнсисом Гальтоном в 1886 году .
1.Теоретическая часть 3
1.1 Уравнение регрессии: сущность и типы 3
1.2 Проверка адекватности уравнения регрессии 7
2.Практическая часть 13
Список используемой литературы
Для оценки значимости парного коэффициента корреляции (корень квадратный из коэффициента детерминации), при условии линейной формы связи между факторами, можно использовать t-критерий Стьюдента:
При численности объектов анализа до 30 единиц возникает необходимость проверки значимости (существенности) каждого коэффициента регрессии. При этом выясняют насколько вычисленные параметры характерны для отображения комплекса условий: не являются ли полученные значения параметров результатами действия случайных причин. Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (применительно к совокупностям, у которых n<30) осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляют расчетные (фактические) значения t-критерия для параметров *0 и *1:
n-число наблюдений, m-число
параметров уравнения
Вычисленные, по вышеприведенным формулам, значения сравнивают с критическими t, которые определяют по таблице значений Стьюдента с учетом принятого уровня значимости α и числа степеней свободы вариации k (ν)=n-2. В социально-экономических исследованиях уровень значимости α обычно принимают равным 0,05. Параметр признаётся значимым (существенным) при условии, если tрасч. > tтабл. В этом случае, практически невероятно, что найденные значения параметров обусловлены только случайными совпадениями.
Список используемой литературы
1. Белько И.В., Кузьмич К.К. Высшая математика для экономистов: Экспресс-курс. - М.: Новое знание, 2008.
2. Батаранов И.Л., Дежин В.В., Жуковская З.Д. Организация эксперимента. Ч.1. Статистические оценки измеряемых величин. Учебное пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999.
3. Батаранов И.Л., Дежин В.В., Жуковская З.Д. Организация эксперимента. Ч.2.Построение статистических зависимостей: Учебное пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999.
4.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 1997.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 2007.
6. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для ВУЗов/ Под ред. Проф. Н.Ш.Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.
7. Орлов А.И. Эконометрика: Учебное пособие для ВУЗов. – М.:ЭКЗАМЕН, 2007.
8. Корреляционный и регрессионный
анализ// http://dvo.sut.ru/libr/opds/
9. Регрессионный анализ// http://www.kgafk.ru/kgufk/