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 2 контрольные работы по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07765
Контрольная, Информационные технологии
Срок сдачи к 12 дек.
Архитектура и организация конфигурации памяти вычислительной системы
Лабораторная, Архитектура средств вычислительной техники
Срок сдачи к 12 дек.
Организации профилактики травматизма в спортивных секциях в общеобразовательной школе
Курсовая, профилактики травматизма, медицина
Срок сдачи к 5 дек.
краткая характеристика сбербанка анализ тарифов РКО
Отчет по практике, дистанционное банковское обслуживание
Срок сдачи к 5 дек.
Исследование методов получения случайных чисел с заданным законом распределения
Лабораторная, Моделирование, математика
Срок сдачи к 10 дек.
Проектирование заготовок, получаемых литьем в песчано-глинистые формы
Лабораторная, основы технологии машиностроения
Срок сдачи к 14 дек.
Вам необходимо выбрать модель медиастратегии
Другое, Медиапланирование, реклама, маркетинг
Срок сдачи к 7 дек.
Ответить на задания
Решение задач, Цифровизация процессов управления, информатика, программирование
Срок сдачи к 20 дек.
Написать реферат по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07764
Реферат, Информационные технологии
Срок сдачи к 11 дек.
Написать реферат по Информационные технологии и сети в нефтегазовой отрасли. М-07764
Реферат, Геология
Срок сдачи к 11 дек.
Разработка веб-информационной системы для автоматизации складских операций компании Hoff
Диплом, Логистические системы, логистика, информатика, программирование, теория автоматического управления
Срок сдачи к 1 мар.
Нужно решить задание по информатике и математическому анализу (скрин...
Решение задач, Информатика
Срок сдачи к 5 дек.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!