Этапы построения регрессионных моделей

🛑🛑🛑 ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻

Регрессионный анализ – это применение методов математической статистики для исследования зависимостей между переменными (признаками).
В результате этого анализа получаются уравнения регрессии и коэффициенты.
Для построения модели по данным наблюдения необходимо:
1. Определить факторы и их взаимосвязи, влияющие на исследуемую зависимость.
2. Оценить качество модели.
3. Осуществить прогнозирование и сделать выводы.
При построении регрессионной модели могут быть использованы следующие методы:
В общем случае регрессия не является строго линейной.
Она может быть как сложной, так и простой.
Для построения регрессии необходимо:
1) определить вид зависимости;
2) выбрать метод определения параметров;
3) определить эмпирические коэффициенты, необходимые для определения параметров.
Рассмотрим эти этапы более подробно.
Вычисление эмпирических коэффициентов
Прежде чем перейти к определению параметров, необходимо определить эмпирические (экспериментальные) коэффициенты.
Регрессионная модель - это уравнение, которое описывает зависимость одной или нескольких переменных от других.
Эти переменные называют результирующими или объясняющими.
Рекуррентное уравнение связи между двумя переменными называется регрессией.
Существует два основных подхода к построению регрессионной модели:
1. Относительно независимая переменная (X)
2. Относительно зависимая переменная (Y)
Если X не зависит от Y , то говорят, что X является независимой переменной.
Графическое представление регрессии.
Оценка тесноты связи с помощью коэффициента корреляции.
Проверка значимости уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента.
Построение модели парной регрессии
Рассмотрение сущности и видов регрессий.
Описание методов линейной и степенной регресии.
Изучение особенностей применения регрессионного анализа в экономике.
Выбор модели и оценка ее экономической эффективности.
Исследование зависимости между доходностью акций и уровнем безработицы в России.
На первом этапе исследования выявляются и фиксируются исходные данные.
В качестве исходных данных используются результаты наблюдений, проведенных в ходе обследования.
Исходные данные хранятся в виде таблиц, в которых каждому наблюдению соответствует одна строка, а каждой переменной соответствует одна колонка.
Например, таблица может содержать информацию о количестве учащихся, посещающих уроки, и их результаты по русскому языку.
Данные таблицы представляются в следующих таблицах.

Регрессионные модели.
Понятие регрессии.
Графическая интерпретация регрессионной зависимости.
Уравнение регрессии и его свойства.
Коэффициент корреляции.
Корреляция и регрессия.
Область применения регрессий.
Основные этапы построения регрессовой модели
Построение регрессионного уравнения по данным выборки.
Проверка адекватности уравнения регрессии по методу наименьших квадратов.
Оценка параметров уравнения методом максимального правдоподобия.
На первом этапе необходимо выбрать модель, которая наиболее точно описывает исследуемый процесс.
Для этого можно использовать различные способы, например:
- метод анализа иерархий (наиболее простой способ заключается в том, что выбирается несколько наиболее важных факторов и оценивается их вклад в процесс);
- анализ временных рядов (этот подход позволяет определить, являются ли наблюдаемые изменения в процессе сезонными или нет);
Регрессия в статистике — это статистический метод, который можно использовать для исследования зависимостей между независимыми переменными (независимая переменная) и зависимыми переменными (зависимая переменная).
Под зависимой переменной обычно понимают ту переменную, на которую распространяется фактор, влияющий на другую переменную.
Простейшим видом регрессии является линейная регрессия.
В этом случае модель имеет вид:
, где - параметр, определяющий степень влияния фактора на зависимую переменную.
Коэффициент корреляции определяет степень связи между зависимой и независимой переменными.
При отсутствии связи коэффициент корреляции равен нулю.
Если коэффициент корреляции положителен, то связь между этими переменными существует, и наоборот, если отрицательный, то связи нет.
Построение регрессионной модели осуществляется в два этапа:
1. Выделение факторной и результативной переменных.
2. Вычисление коэффициентов регрессии.
Выделение факторных и результативных переменных осуществляется по следующим правилам:
1) факторные переменные должны быть связаны с результативными;
2) результативные переменные не должны иметь корреляций между собой;
3) число факторных переменных должно быть меньше числа результативных.
Характеристика С Места Практики На Студента Программиста
Реферат Биология Генетика
Создание стерлингового блока и его влияние на развитие экономики Великобритании.