Елементи дисперсійного аналізу і теорії кореляції

Похожие рефераты:

• Прогнозування моделями простої лінійної регресії

  Непараметричні (емпіричні) методи оцінки тісноти зв’язку. Розрахунки рангових коефіцієнтів кореляції Спірмена та Кендала. Найпростіші показники кореляційної залежності Фехнера. Коефіцієнти асоціації і контингенції, взаємної спряженості Пірсона і Чупрова.

• Моделі систем масового обслуговування. Класифікація систем масового обслуговування

  Математичне введення в теорію ланцюгів Маркова: дискретні і безперервні ланцюги та теореми. Рішення матричного рівняння, рівняння Чепмена-Колмогорова. Класифікація систем масового обслуговування, формула Літтла, коефіцієнт використовування системи.

• Оцінювання параметрів розподілів

  Загальні положення теорії оцінювання параметрів розподілів: криві розподілу оцінок, дисперсія асимптотично ефективної оцінки. Точкове та інтервальне оцінювання параметрів: довірчі інтервали, математичне сподівання та наближена правдоподібність.

• Прогноз облікової ставки на основі методу найменших квадратів

  Головна мета методів найменших квадратів. Розрахунок системи рівнянь для динамічного ряду облікової ставки ФРН. Розрахунок лінійної залежності рентабельності фірми від наявних сумарних активів і середньорічної вартості нормованих оборотних засобів.

• Побудова багатофакторної і однофакторної лінійних моделей нормальної регресії

  Статистичний і економічний зміст коефіцієнтів кореляції і детермінації. Економічне тлумачення довірчих інтервалів коефіцієнтів моделі, точкового значення прогнозу. Форма відображення статистичних даних моделі. Параметри стандартного відхилення асиметрії.

• Побудова залежності між метриками та експертною оцінкою программного забезпечення

  Призначення, описання й характеристики властивості программного забезпечення та метрик, які будуть досліджуватися. Статистичний аналіз метрик та експертних оцінок. Результати даних кореляційного та регресійного аналізу, зарозумілість інтерфейсу.

• Методи та прийоми економічного аналізу

  Вивчення прийомів кореляційного аналізу, які дозволяють кількісно виразити взаємозв’язок між економічними показниками. Особливості розрахунку коефіцієнту кореляції та побудови лінії тренду, де показане рівняння та показник достовірності апроксимації.

• Тести Чоу

  Побудова регресійних моделей. Застосування, реалізація тесту Чоу. Тести на стійкість, на невдачу прогнозу. F-тест на стабільність коефіцієнтів. Метод використання фіктивних змінних на прикладі регресійного аналізу основних чинників. Вибірка спостережень.

• Розв’язування економетричних задач

  Застосування електоронних таблиць та пакетів прикладних програм у статистичних та економетричних розрахунках. Побудова парної та непарної лінійної регресійної моделі економічних процесів. Моделювання економічних процесів для прогнозу та прийняття рішень.

• Рівняння регресії і побудова економетричних моделей

  Побудова економетричної моделі парної регресії. На основі даних про витрати обігу (залежна змінна) і вантажообігу (незалежна змінна) побудувати економетричну модель. Рівняння регресії. Коефіцієнт парної детермінації та кореляції. Перевірка надійності.

• Моделювання на ЕОМ випадкових величин і випадкових процесів

  Принципи та алгоритми моделювання на ЕОМ типових випадкових величин та процесів. Моделювання випадкових величин із заданими ймовірнісними характеристиками та тих, що приймають дискретні значення. Моделювання гаусових випадкових величин методом сумації.

• Класична лінійна регресія

  Побудова загальної лінійної регресії та аналіз її основних характеристик. Перевірка гіпотези про лінійну залежність між змінними. Визначення статистичної властивості окремих оцінок і моделі в цілому. Альтернативні способи оцінки параметрів регресії.

• Методологія обробки статистичних даних

  Зміст методики перевірки статистичної вибірки на розподіл за нормальним законом. Формування рандомізованого плану проведення спостережень за обсягами перевезень, поняття регресійної моделі та коефіцієнтів детермінації і кореляції, виявлення помилок.

• Проектування тренду

  Ознайомлення зі змістом методу прогнозування тренду за середнім рівнем, на основі абсолютного приросту та темпу росту за останній рік. Визначення загального вигляду згладжуючого рівняння для одержання середніх та розрахункових значень випадкових величин.

• Економіко-математичні методи і алгоритми

  Обчислення інтервалів стійкості двоїстих оцінок стосовно зміни запасів дефіцитних ресурсів. Розрахунок інтервалів можливих змін ціни одиниці рентабельної продукції. Визначення очікуваного значення прибутку, коефіцієнту варіації та рівня дисперсії.

• Побудова споживчої функції. Оцінка параметрів системи економетричних рівнянь

  Характеристика економетрії, яка є галуззю економічної науки, що вивчає методи кількісного вимірювання взаємозв’язків між економічними показниками. Розрахунок та побудова споживчої функції. Методи дослідження мультиколінеарності між пояснюючими змінними.

• Лагові моделі. Метод Койка, Ш. Альмона

  Альтернативою підходу Койка до дистрибутивно-лагових моделей є поліноміальна дистрибутивно-лагова модель Ш. Альмона. Моделі виявилися дуже корисними в емпіричній економіці, тому що можуть перетворювати моделі на динамічні, за допомогою фактору часу.

• Методы монте-карло

  Методи монте-карло-ця загальна назва групи методів для рішення різних задач за допомогою випадкових послідовностей. Ці методи (як і вся теорія імовірностей) виросли з спроб людей поліпшити свої шанси в азартній грі. Цим пояснюється і той факт, що назву цій групі методів дало місто Монте-Карло - сто...

• Побудова лінійної регресійної моделі

  Параметри проведення економетричного аналізу. Метод найменших квадратів. Оцінка параметрів лінійної регресії за методом найменших квадратів. Властивості простої лінійної регресії. Коефіцієнти кореляції і детермінації. Ступені вільності, аналіз дисперсій.

• Двокроковий метод найменших квадратів

  Застосування методу найменших квадратів для оцінки невідомих параметрів рівняння пропозиції грошей. Побудування діаграми розсіювання, обчислення числових характеристик показника і фактора дисперсії. Визначення функції попиту та коефіцієнта детермінації.