Готовая контрольная работа
на тему:«Корреляционный анализ и регрессионный анализ. Вариант 5 и 21. »
Цена: 850 руб.
Номер: N12026
Предмет: Эконометрика
Год: 2014
Тип: Контрольная
Отзывы
Вас беспокоит автор статьи Айжамал из Кыргызстана, моя статья опубликована, и в этом ваша заслуга. Огромная благодарность Вам за оказанные услуги.
Спасибо Вам за сотрудничество! Я ВКР защитила на 5 (пять). Огромное спасибо Вам и Вашей команде Курсовой проект.
Мы стали Магистрами)))
Мария,добрый день! Спасибо большое. Защитился на 4!всего доброго
Добрый день,хочу выразить слова благодарности Вашей и организации и тайному исполнителю моей работы.Я сегодня защитилась на 4!!!! Отзыв на сайт обязательно прикреплю,друзьям и знакомым буду Вас рекомендовать. Успехов Вам!!!
Курсовая на "5"! Спасибо огромное!!!
После новогодних праздников буду снова Вам писать, заказывать дипломную работу.
После новогодних праздников буду снова Вам писать, заказывать дипломную работу.
Спасибо большое!!! Очень приятно с Вами сотрудничать!
Светлана, добрый день! Хочу сказать Вам и Вашим сотрудникам огромное спасибо за курсовую работу!!! оценили на \5\!))
Буду еще к Вам обращаться!!
СПАСИБО!!!
Буду еще к Вам обращаться!!
СПАСИБО!!!
Защита прошла на отлично. Спасибо большое :)
Большое спасибо Вам и автору!!! Это именно то, что нужно!!!!!
Спасибо, что ВЫ есть!!!
Спасибо, что ВЫ есть!!!
Поделиться
Содержание
Вариант 5
Корреляционный анализ
1. По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
1.2. Определить коэффициенты корреляции;
1.3. Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции с помощью t-критерия Стьюдента;
1.4. Сделать итоговые выводы.
Регрессионный анализ
2. По исходным данным с учетом выводов 1-го задания выполнить регрессионный анализ:
2.1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать один из способов:
2.1.1. расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
2.1.2. расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
2.1.3. графическое построения линии тренда;
2.1.4. инструмент «Регрессия».
2.2. Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
2.3. Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
2.4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента.
2.5. Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
2.6. Выполнить прогноз результирующего фактора yp по заданному (планируемому) значению xp.
2.7. Рассчитать 95%-тный доверительный интервал прогноза (ypmax, ypmin) для результирующего фактора yp.
2.8. Сделать итоговые выводы.
Вариант 21.
Корреляционный анализ
1. По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
1.2. Определить коэффициенты корреляции;
1.3. Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции с помощью t-критерия Стьюдента;
1.4. Сделать итоговые выводы.
Регрессионный анализ
2. По исходным данным с учетом выводов 1-го задания выполнить регрессионный анализ:
2.1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать один из способов:
2.1.1. расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
2.1.2. расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
2.1.3. графическое построения линии тренда;
2.1.4. инструмент «Регрессия».
2.2. Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
2.3. Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
2.4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента.
2.5. Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
2.6. Выполнить прогноз результирующего фактора yp по заданному (планируемому) значению xp.
2.7. Рассчитать 95%-тный доверительный интервал прогноза (ypmax, ypmin) для результирующего фактора yp.
2.8. Сделать итоговые выводы.
Корреляционный анализ
1. По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
1.2. Определить коэффициенты корреляции;
1.3. Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции с помощью t-критерия Стьюдента;
1.4. Сделать итоговые выводы.
Регрессионный анализ
2. По исходным данным с учетом выводов 1-го задания выполнить регрессионный анализ:
2.1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать один из способов:
2.1.1. расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
2.1.2. расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
2.1.3. графическое построения линии тренда;
2.1.4. инструмент «Регрессия».
2.2. Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
2.3. Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
2.4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента.
2.5. Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
2.6. Выполнить прогноз результирующего фактора yp по заданному (планируемому) значению xp.
2.7. Рассчитать 95%-тный доверительный интервал прогноза (ypmax, ypmin) для результирующего фактора yp.
2.8. Сделать итоговые выводы.
Вариант 21.
Корреляционный анализ
1. По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов, сделать предположения о наличии выбросов;
1.2. Определить коэффициенты корреляции;
1.3. Оценить статистическую надежность и значимость вычисленных коэффициентов корреляции с помощью t-критерия Стьюдента;
1.4. Сделать итоговые выводы.
Регрессионный анализ
2. По исходным данным с учетом выводов 1-го задания выполнить регрессионный анализ:
2.1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии для чего использовать один из способов:
2.1.1. расчет в Excel по формулам, реализующим метод наименьших квадратов;
2.1.2. расчет с помощью функции ЛИНЕЙН с расшифровкой полученных результатов;
2.1.3. графическое построения линии тренда;
2.1.4. инструмент «Регрессия».
2.2. Оценить статистическую значимости коэффициентов регрессии и всего уравнения регрессии с помощью t-критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
2.3. Оценить качество уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации.
2.4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования для чего построить доверительные интервалы коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента.
2.5. Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
2.6. Выполнить прогноз результирующего фактора yp по заданному (планируемому) значению xp.
2.7. Рассчитать 95%-тный доверительный интервал прогноза (ypmax, ypmin) для результирующего фактора yp.
2.8. Сделать итоговые выводы.
850 руб.
Поиск по базе выполненных нами работ:
Разделы по направлениям
Готовые дипломы по специальностям
Готовые работы по предметам
Темы работ