Зміст:
1.Регрессіонний аналіз: поняття, завдання, основні цілі
. Прогнозування, засноване на використанні моделей часових рядів
. Завдання № 1
. Завдання № 2
. Список використаної літератури
1.Регрессіонний аналіз: поняття, завдання, головні цілі
регресом ? нний (лінійний) аналіз - статистичний метод дослідження залежності між залежною змінною Y і однією або декількома незалежними змінними X1, X2, ..., Xp. Незалежні змінні інакше називають регресорів або предикторами, а залежні змінні - критеріальними. Термінологія залежних і незалежних змінних відображає лише математичну залежність змінних (див. Помилкова кореляція), а не причинно-наслідкові відносини. Цілі регресійного аналізу
Визначення ступеня детермінованості варіації критеріальною (залежної) змінної предикторами (незалежними змінними)
Передбачення значення залежної змінної за допомогою незалежної (-их)
Визначення внеску окремих незалежних змінних в варіацію залежної
Регресійний аналіз не можна використовувати для визначення наявності зв'язку між змінними, оскільки наявність такого зв'язку і є передумова для застосування аналізу.
регресійний аналіз називається визначення аналітичного виразу зв'язку між досліджуваними змінними, в якому зміна результативної змінної відбувається під впливом факторної змінної.
Модель регресії або рівняння регресії дозволяє кількісно оцінити взаємозв'язок між досліджуваними змінними.
Припустимо, що є набір значень двох змінних: yi (результативна змінна) і xi (факторна змінна). Між цими змінними існує залежність виду: y = f (x). p align="justify"> Завдання регресійного аналізу полягає в тому, щоб за даними спостережень визначити таку функцію? = F (x), яка найкращим чином описувала досліджувану залежність між змінними. p align="justify"> Для визначення аналітичної форми залежності між досліджуваними змінними застосовуються такі методи:
) графічний метод або візуальна оцінка характеру зв'язку. У цьому випадку на лінійному графіку по осі абсцис відкладаються значення факторної змінної х, а по осі ординат - значення результативної змінної у. Потім на перетині відповідних значень відзначаються точки. Отриманий точковий графік в системі координат (х, у) називається кореляційним полем. Лінія, яка з'єднує точки на графіку, називається емпіричною лінією. По її вигляду можна судити не тільки про наявність, але і про форму залежності між досліджуваними змінними;
) на основі теоретичного і логічного аналізу природи досліджуваних явищ, їх соціально-економічної сутності;
) визначення аналітичної форми залежності між змінними експериментальним шляхом.
При дослідженні залежності між двома змінними найчастіше використовується лінійна форма зв'язку. Це пов'язано з двома обставинами:
) чітка економічна інтерпретація параметрів лінійної моделі регресії;
) у більшості випадків нелінійні моделі регресії перетворяться до лінійного вигляду.
Загальний вигляд моделі парної регресії залежності змінної у від змінної х:
yi = ? 0 + ? 1xi + ? i ,
де yi-результативні змінні,
- факторні змінні,
В
? 0, ? 1 - параметри моделі регресії, підлягають оцінюванню;
? i - випадкова помилка моделі регресії. Дана величина є випадковою, вона характеризує відхилення реальних значень результативних змінних від теоретичних, розрахованих за рівнянням регресії.
Присутність випадкової помилки в моделі регресії породжене такими джерелами:
) нерепрезентативність вибірки. Модель парної регресії в більшості випадків є великим спрощенням істинної залежності між змінними, тому що в модель входить тільки одна факторна мінлива, не здатна повністю пояснити варіацію результативної змінної. При цьому результативна змінна може бути схильна до впливу безлічі інших факторних змінних в набагато більшому ступені;
) помилки, що виникають при вимірі даних;
) неправильна функціональна специфікація моделі.
Коефіцієнт ...
