это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
6009804
Ознакомительный фрагмент работы:
ВВЕДЕНИЕ
Регрессионный анализ является важным статистическим инструментом, который используется для моделирования зависимостей между переменными. Он позволяет исследовать, как изменения в одной или нескольких независимых переменных влияют на зависимую переменную. Этот метод широко применяется в различных областях, таких как экономика, социология, медицина, инженерия и других, где важно понять и предсказать поведение систем на основе наблюдаемых данных.
Основная цель регрессионного анализа — это построение модели, которая наилучшим образом описывает зависимость между переменными. Линейный регрессионный анализ, наиболее распространенный в практике, предполагает, что зависимость между переменными можно аппроксимировать линейной функцией. В более сложных случаях используется множественная регрессия, которая позволяет учитывать несколько независимых переменных одновременно.
Для построения модели регрессии необходимо учитывать несколько важных предпосылок, таких как линейность, независимость наблюдений, нормальность ошибок и их постоянная дисперсия. Эти предпосылки составляют основу классического регрессионного анализа и критичны для получения надежных и интерпретируемых результатов.
Метод наименьших квадратов (МНК) является одним из основных методов оценивания параметров регрессионной модели. Он находит коэффициенты, минимизируя сумму квадратов отклонений наблюдаемых значений от предсказанных, обеспечивая тем самым наилучшую аппроксимацию данных.
В данном реферате будут рассмотрены основные принципы регрессионного анализа, методы оценивания параметров модели и свойства МНК-оценок.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.2 – М:ЮНИТИ-ДАНА, 2001
2. Ковалёв, В. В. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / В. В. Ковалёв. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Физматлит, 2018. — 512 с.
3. Грейтник, В. И. Математическая статистика. Теория и практика: учебник / В. И. Грейтник, И. В. Савченко, М. А. Кривоносова. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Юрайт, 2019. — 592 с.
4. Николаев, А. В. Регрессионный анализ и его применения: учебное пособие / А. В. Николаев. — М.: КНОРУС, 2020. — 224 с.
5. Шмидт, А. С. Статистические методы анализа данных: учебник / А. С. Шмидт. — СПб.: БХВ-Петербург, 2018. — 352 с.
6. Кошель, Н. В. Основы математической статистики: учебник / Н. В. Кошель. — М.: Дашков и К, 2018. — 384 с.
7. Кнорре, В. И. Математическое моделирование: теория и практика / В. И. Кнорре. — М.: Наука, 2017. — 576 с.
8. Журавлева, И. А. Множественная регрессия и методы анализа данных: практическое руководство / И. А. Журавлева. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 295 с.
9. Джеймс, Г. Введение в статистическое обучение с приложениями / Г. Джеймс, Д. Виттен, Т. Хасти, Р. Тибширани; пер. с англ. — М.: ИД "Вильямс", 2018. — 416 с.
10.Мерц, С. Методы регрессионного анализа: основы и примеры / С. Мерц. — М.: Вильямс, 2020. — 336 с.
11.Ярославцев, А. И. Статистический анализ и прогнозирование: теория и практика / А. И. Ярославцев. — М.: Научный мир, 2019. — 320 с.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Выполнить контрольную работу по Теоретической механике. М-08023
Контрольная, Теоретическая механика
Срок сдачи к 30 дек.
Пересечение криволинейных поверхностей плоскостью треугольника АВС
Решение задач, Начертательная геометрия
Срок сдачи к 10 янв.
выполнить задания
Решение задач, Актуальные проблемы права интеллектуального собственности
Срок сдачи к 28 янв.
Органихзация рекламного агенства
Другое, Организация рекламной и PR-деятельности
Срок сдачи к 2 янв.
Тема: имидж современного руководителя
Курсовая, менеджмент сфере культуры и искусства
Срок сдачи к 26 дек.
Практическая работа по дисциплине «Информационное обеспечение логистических процессов»
Другое, Операционная деятельность в логистике
Срок сдачи к 26 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!