ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ БИЛЕТЫ ПО ИТОГОВОМУ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМУ ЭКЗАМЕНУ

• Номер работы:
  341477
• Раздел:
  Все работы   →   Ответы на вопросы /ГОСы и экзамены   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  16.03.2015 г.
• Объем работы:
  16 стр.
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ БИЛЕТЫ
  ПО ИТОГОВОМУ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОМУ ЭКЗАМЕНУ
  Экзаменационный билет № 1
  1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях.
  Регрессия - это линия, характеризующая наиболее общую тенденцию во взаимосвязи факторного и результативного признаков.
  Простая (парная) регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными – у и х, т.е. модель вида y = f(x), где у – зависимая переменная (результативный признак); х – независимая, или объясняющая, переменная (признак-фактор). Различают линейные и нелинейные регрессии. Линейная регрессия: y = a+b*x+e. Нелинейные регрессии делятся на два класса: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам: - полиномы разных степеней y = a+b1x+b2x2+b3x3+e; -равносторонняя гипербола y = a+b/x+e
  и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:
  -степенная y = axb *e; -показательная y = a bx e; -экспоненциальная y = e a+b*x *e
  Простейшей системой связи является линейная связь между двумя признаками – парная линейная регрессия. Уравнение парной линейной корреляционной связи называется уравнением парной регрессии и имеет вид:
  Ŷ = a+bx , где ŷ – среднее значение результативного признака у при определенном значении факторного признака х; а – свободный член уравнения; b – коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения – вариация у, приходящаяся на единицу вариации х.
  Корреляционный и регрессионный анализ обычно проводится для ограниченной по объёму совокупности. Чтобы проверить, насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей. После построения уравнения линейной регрессии, проводится оценка значимости как уравнения в целом, так и отдельных его параметров. Методы оценки тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы основаны на использовании, как правило, оценок нормального распределения и применяются в случаях, когда изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. Непараметрические методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. При линейной форме уравнения применяется линейный коэффициент корреляции:
  ............