- •Министерство образования и науки украины
- •Третий модуль Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ данных наблюдений
- •Последовательность проведения корреляционно-регрессионного анализа
- •Введение в тему
- •Последовательность проведения корреляционно-регрессионного анализа
- •3.2. Проверка данных статистического наблюдения на наличие выбросов
- •3.3. Общие сведения из корреляционно-регрессионного анализа
- •3.4. Форма корреляционной связи
- •3.5. Теснота корреляционной связи
- •Проверка на тесноту связи
- •3.6. Сила корреляционной связи
- •3.7. Методикаполученияуравнений линейной регрессии в случае малых выборок Последовательность проведения регрессионного анализа
- •Технологияопределения в среде эт коэффициентовлинейнойрегрессии в случае малых выборок
- •Прогнозирование на основе полученной модели регрессии
- •3.8. Понятие о многомерном корреляционном анализе
- •Определение Для расчета используем ту же матрицу третьего порядка. Расчет ведем по формуле:
- •Коэффициент множественной корреляции
- •3.9. Создание математических моделей регрессии
- •Парный нелинейный регрессионный анализ
- •Экономический смысл коэффициентов регрессии
- •Многомерный нелинейный регрессионный анализ
- •3.10. Методика получения уравнений парной линейной регрессии при большом объеме выборки
- •3.11. Понятие о мультиколлинеарности
- •Тесты для самоконтроля
- •Характеристика тестов темы 3:
- •Контрольные задания
Министерство образования и науки украины
Приднепровская государственная академия
строительства и архитектуры
Кафедра «Прикладная математика»
КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ
Модуль 3 дистанционного курса «Математическое моделирование экономических задач»
Днепропетровск-2003
Корреляционно-регрессионный анализ данных наблюдений. Модуль 3 дистанционного курса «Математическое моделирование экономических задач». Для студентов, магистров и аспирантов акаде
мии всех форм обучения / Н.М. Ершова, Л.В. Цыбрий. – Днепропетровск: ПГАСА, 2003. - с. – Рус. язык
Содержание
Третий модуль…………………………………………………….4
Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ данных наблюдений…………………………………………………….…4
Введение………………………………..…………………………4
Введение в тему…………………………………………………..6
3.1. Последовательность проведения корреляционно- регрессионного анализа………………………………………..8
3.2. Проверка данных статистического наблюдения на наличие выбросов………………………………………………………..9
3.3. Общие сведения из корреляционно-регрессионного анализа…………………………………………………………12
3.4. Форма корреляционной связи……………………………14
3.5. Теснота корреляционной связи…………………………..16
3.6. Сила корреляционной связи………………………………20
3.7. Методика получения уравнений линейной регрессии в случае малых выборок………………………………………..23
3.8. Понятие о многомерном корреляционном анализе………………………………………………………….36
3.9. Создание математических моделей регрессии………….48
3.10. Методика получения уравнений парной линейной регрессии при большом объеме выборки…………………….58
3.11. Понятие о мультиколлинеарности………………………63
Тесты для самоконтроля…………………………………………64
Контрольные задания……………………………………………65
Третий модуль Тема 3. Корреляционно-регрессионный анализ данных наблюдений
Введение:
Ключевые слова – связь, теснота связи, корреляция, регрессия, парная, многомерная, линейная, нелинейная, прогноз, точечный прогноз, интервальный прогноз.
Этапы корреляционно-регрессионного анализа. Предварительный контроль исходной информации на наличие грубых ошибок и выбросов. Статистическая обработка многомерной выборки для подтверждения гипотезы о нормальном законе распределения результативных и факторных признаков исследуемых объектов. Анализ парной корреляции. Получение уравнений линейной регрессии в случае парной и множественной корреляции. Нелинейный парный и многомерный регрессионный анализ. Анализ качества полученных моделей. Выполнение точечных и интервальных прогнозов на основе уравнений регрессии. Прогнозирование на основе методов оптимизации.
Параграфы:
Последовательность проведения корреляционно-регрессионного анализа
Проверка данных статистического наблюдения на наличие выбросов
Общие сведения из корреляционно-регрессионного анализа
Форма корреляционной связи
Теснота корреляционной связи
Сила корреляционной связи
Методика получения уравнений линейной регрессии в случае малых выборок
Понятие о многомерном корреляционном анализе
Создание математических моделей регрессии
Методика получения уравнений парной линейной регрессии при большом объеме выборки
Понятие о мультиколлинеарности
Литература
Математическая статистика: Учебник/В.М. Иванова, В.Н. Калинина, Л.А.Нешумова и др. – М.: Высш. шк., 1981. – 371 с.
Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 352 с.
Сивец С.А. Статистические методы в оценке недвижимости и бизнеса. Учебно-практическое пособие по статистике для оценщиков. – Запорожье, 2001. – 320 с.
Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие/Пер. с англ. Под ред. М.Р. Ефимовой. – М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. –527 с.
Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - Минск: ООО “Новое знание”, 2000. – 668 с.
Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. – М.: Высш. шк. , 1988. – 239 с.
Карлберг Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel:пер. с англ. – К.: Диалектика, 1997. – 448 с.
Ершова Н.М., Ершов В.И., Беликов А.С., Андрющенко О.Н. Лабораторный практикум по компьютерным технологиям реализации математических методов управления производством. – Днепропетровск: ПГАСА, 2001. – 62 с.
Ершова Н.М., Ершов В.И., Беликов А.С., Андрющенко О.Н. Задания к лабораторному практикуму. – Днепропетровск: ПГАСА, 2001. – 42 с.
Ершова Н.М. Реализация в среде электронных таблиц методов корреляционно-регрессионного анализа и прогнозирования. – Днепропетровск: ПГАСА, 2002. – 50 с.
Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство «ДИС», 1997. – 368 с.
Деминенко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 302 с.
Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 302 с.
Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977. –200 с.
Теория статистики: Учебник/Под ред. Проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 560 с.