Реферат на тему регрессионный анализ

Обновлено: 01.07.2024

Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.

1. Статистическое изучение взаимосвязи социально-
экономических явлений и процессов 4
2. Характеристика регрессионного анализа
2.1 Оценка взаимосвязи между факторным и
результативным признаком на основе регрессионного
анализа 11
2.2 Отбор факторных признаков для построения
множественной регрессионной модели 13
2.3 Проверка адекватности моделей, построенных
на основе уравнений регрессии 16
3. Применение регрессионного анализа для изучения
объекта исследования

Файлы: 1 файл

курсач статистика.docx

Статистическое изучение взаимосвязи социально-

экономических явлений и процессов 4

Характеристика регрессионного анализа
1. Оценка взаимосвязи между факторным и
результативным признаком на основе регрессионного

множественной регрессионной модели 13

на основе уравнений регрессии 16
1. Применение регрессионного анализа для изучения
объекта исследования 18

Список литературы 24

Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей.

Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Данная работа посвящена изучению взаимосвязи социально-экономических явлений, регрессионного анализа и его применении.

1 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ И ПРОЦЕССОВ

Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться со взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. При этом полнота описания так или иначе определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними. Оценка наиболее существенных из них, а также воздействия одних факторов на другие является одной из основных задач статистики [1].

При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков. Признаки этой группы называются признаками-факторами (факторными признаками), а признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, называются результативными (как на объем выпуска влияет техническая оснащенность производства, тогда объем производства – результативный, а техническая оснащенность – факторный признак).

Различают два вида зависимостей между экономическими явлениями – функциональную и стохастическую. При функциональной связи каждой определенной системе значений факторных признаков соответствуют одно или несколько строго определенных значений результативного признака. Для исследования функциональных связей применяются балансовый и индексный методы.

Стохастическая (вероятностная) связь проявляется только в массовых явлениях, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует

некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. В

данной связи каждой определенной системе значений факторных признаков

соответствует некоторое множество значений результативного признака. Изменение факторных признаков приводит не к строго определенному изменению результативного признака, а к изменению только распределения его значений. Это обусловлено тем, что зависимая переменная, кроме выделенной переменной, подвержена влиянию ряда неконтролируемых или неучтенных факторов, а также тем, что измерение переменных неизбежно сопровождается некоторыми случайными ошибками. Поскольку значения зависимой переменной подвержены случайному разбросу, они не могут быть предсказаны с достаточной точностью, а только указаны с определенной вероятностью (число бракованных деталей за смену, количество простоев за смену и т.д.).

Стохастическую связь называют корреляционной. Корреляция в широком смысле слова означает связь, соотношение между объективно

существующими явлениями и процессами [3].

Регрессия – это частный случай корреляции. В то время, как в корреляционном анализе оценивается сила стохастической связи, в регрессионном анализе исследуется ее форма, т.е. находится уравнение корреляционной связи (уравнение регрессии).

Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех

факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, можно ограничиться индексным анали зом. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным

Рис.1.1 Связи в системе трех переменных:

а-обе переменные x и z влияют на y; б- переменная z не влияет на y; ее влияние полностью входит в x; в-переменная z поглощает влияние x и передает его, влияя на y; г- переменная z субследствие из y; д- переменная z не влияет на y;е-переменная x не влияет на y; ж -переменные z и y не связаны между собой,но имеют общую причину x; з-переменная z передает свое влияние на y как непосредственно,так и через x; и- переменная x передает свое влияние на y как непосредственно,так и через z; к- переменная x влияет как на z ,так и на y и конкурирует с y во влиянии на z.

Рассмотрим различные виды регрессии.

По числу переменных различают регрессию:

1) парную – регрессия между двумя переменными ( прибыль производительность труда);

2) множественную – регрессия между зависимой переменной y и несколькими переменными (производительность труда уровень механизации производства, квалификации рабочих).

Относительно формы зависимости различают: линейную регрессию;

Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты, направлению и аналитическому выражению [2].

Реферат
Тема: Регрессионный анализ. Парная регрессия.

Содержание:
Построение регрессионных моделей.
Построение модели.
Проверка статистической значимости уравнения регрессии.
Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии.

Смысл регрессионного анализа – построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин Х1, Х2, … Хр и Y. При этом речь идет о влиянии переменных Х (это будут аргументы функций) на значения переменной Y (значение функции). Переменные Х мы будем называть факторами, а Y – откликом.
Сегодня мы разберем наиболее простой случай – установление зависимости одного отклика y от одного фактора х. Такой случай называется парной (простой) регрессией

Дежурко Л.Ф. Эконометрика
- формат doc
- размер 176.48 КБ
- добавлен 27 октября 2010 г.
Мн.: БГЭУ, 2009 г. , 41 стр. Учебно-методическое пособие. Содержание: Основные понятия эконометрики. Парная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Множественная регрессия. Временные ряды. Эконометрический анализ при нарушении предпосылок. метода наименьших квадратов.

Лабораторная работа
- формат doc
- размер 210.13 КБ
- добавлен 25 апреля 2009 г.
Парная регрессия. Множественная регрессия. Системы эконометрических уравнений. Анализ временных рядов. Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости. Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; , 0,01(двухсторонний). Критические значения корреляции для уровней значимости 0,05 и 0,01 Значения статистик Дарбина – Уотсона

Лабораторная работа - Построение и анализ моделей линейной регрессии
- формат xls, doc
- размер 294.82 КБ
- добавлен 24 февраля 2011 г.
Исследуется зависимость размера дивидендов акций группы компаний от доходности акций, дохода компании и объема инвестиций в расширение и модернизацию производства. Исходные данные представлены выборкой объема Парная линейная регрессия Множественная линейная регрессия

Лекции - Эконометрика
- формат doc
- размер 745 КБ
- добавлен 28 октября 2009 г.
Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения Парная корреляция и регрессия Ковариация. Выборочный коэффициент парной корреляции Оценка значимости выборочного коэффициента парной корреляции Модель парной регрессии. Основные понятия. Линейная парная регрессия Определение параметров линейной парной модели методом МНК Проверка значимости параметров парной линейной модели Проверка выполнения предпосылок МНК.

Лекции по эконометрике
- формат doc
- размер 759.37 КБ
- добавлен 05 мая 2009 г.
Днепропетровский университет экономики и права Эконометрика Конспект лекций. Для всех специальностей направлений. Предмет и задачи эконометрии Простейшие примеры эконометрических моделей Основные сведения из теории вероятностей и математической статистики Парная регрессия Линейная регрессия Анализ уравнений линейной регрессии. Коэффициент корреляции и его свойства. Проверка адекватности нелинейной корреляционной модели. Коэффициент детерминации.

Общий вариант фондовых лекций(методичка) 2 курс
- формат doc
- размер 1.67 МБ
- добавлен 14 апреля 2011 г.
Парная регрессия и корреляция. Множественная регрессия и корреляция. Метод наименьших квадратов. системы эконометрических уравнений. и. т. д. Вэпи 2 курс.

Расчетная работа по эконометрике (43 стр. с приложениями)
- формат doc
- размер 1.44 МБ
- добавлен 15 февраля 2010 г.
3 задачи: парная линейная регрессия (построение модели, анализ качества, точечный и интервальный прогнозы), множественная регрессия (построение модели с помощью метода многошагового регрессионного анализа, прогноз), сглаживание временного ряда - все подробно описано, приведены результаты промежуточных расчетов, сделаны выводы. Сдано для специальности "Математические методы в экономике"

Реферат - Метод Наименьших Квадратов (МНК)
- формат rtf
- размер 8.2 МБ
- добавлен 20 июня 2010 г.
Оглавление Введение История Постановка задачи Примеры Свойства оценок на основе МНК Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов Взвешенный метод наименьших квадратов Системы одновременных уравнений Нелинейная регрессия Авторегрессионное преобразование Применение МНК в экономике Заключение Список литературы КИГМС, Организация и Технология Защиты Информации,2 курс/4семестр

Решение эконометрических задач в EXCEL(примеры)
- формат doc
- размер 235.21 КБ
- добавлен 04 августа 2011 г.
В данном файле, приводится решения двух задач по дисциплине "эконометрика". Примеры взяты из двух тем: -парная множественная регрессия -парная линейная регрессия страниц:16 Год: 2010

Сидоренко М.Г. Эконометрика
- формат pdf
- размер 1001.03 КБ
- добавлен 21 декабря 2011 г.
Учебное пособие. - Томск: ТУСУР, 2004. - 119 с. Парная линейная регрессия. Множественная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Гетероскедастичность. Автокорреляция. Фиктивные переменные в регрессионных моделях. Динамические модели. Системы одновременных уравнений.
- Для учеников 1-11 классов и дошкольников
- Бесплатные сертификаты учителям и участникам
Корреляционный и регрессионный анализ

По данным, полученных в результате выборочного наблюдения (первая строка таблицы – дни, вторая строка – Y , третья строка – X ), требуется:

1. Найти уравнение линейной регрессии Y на X , X на Y .

2. Оценить тесноту связи

3. Построить графики регрессии

4. Найти интервальную оценку коэффициентов k и b с доверительной вероятностью γ=0,95 и проверить значимость уравнения регрессии Y на X по критерию Фишера-Снедекера при уровне значимости α=0,05.

Для получения уравнений линейной регрессии Y на X : необходимо решить систему уравнений относительно коэффициентов а и b

Составим расчетную таблицу:

Из этой таблицы получаем: ; ; ; ;

Параметры а и b найдем из системы уравнений:

Решим систему методом Крамера.

Получаем , тогда

Для получения уравнений линейной регрессии X на Y в системе меняем местами x и y .

, решим систему методом Крамера, найдем значения параметров a и b и подставим в уравнение.

Получаем .

2.Для оценки тесноты связи найдем выборочный коэффициент корреляции:

Связь прямая очень сильная.

3. линейная регрессия Y на X ,

линейная регрессия X на Y

4.Доверительные интервалы коэффициентов a и b с доверительной вероятностью γ имеют вид ,

Для вычисления средних квадратических отклонений коэффициентов a и b составим расчетную таблицу:

Из таблицы получаем: ,

Критерий Стьюдента находим в таблице (число степеней свободы 30-2=28) .

Для проверки значимости уравнения регрессии необходимо вычислить значение критерия Фишера ,где

,

Данные для вычисления берем из предыдущей расчетной таблицы. ; ; ;тогда получим:

, , тогда получим:

Находим расчетное значение критерия Фишера .

Критическое значение критерий Фишера при заданном уровне значимости находим в таблице: .

Получаем , следовательно, уравнение регрессии является значимым с уровнем значимости .

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного анализа.

Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый процесс, можно разделить на две группы: главные (определяющие уровень изучаемого процесса) и второстепенные. Последние часто имеют случайный характер, определяя специфические и индивидуальные особенности каждого объекта исследования.

Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса. В этом взаимодействии синтезируется как необходимое, типическое, определяющее закономерность изучаемого явления, так и случайное, характеризующее отклонение от этой закономерности. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических Явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Цель работы множественный регрессионный анализ.

Список литературы
1. Ионин В.Г. Многомерные статистические методы. Изд.: Питер, 1994.
2. Салманов О.Н. Эконометрика: учеб. Пособие. Изд.: Экономистъ, 2006.
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы

Читайте также:

Реферат на тему регрессионный анализ

Оглавление

Файлы: 1 файл

курсач статистика.docx

Дежурко Л.Ф. Эконометрика

Лабораторная работа

Лабораторная работа - Построение и анализ моделей линейной регрессии

Лекции - Эконометрика

Лекции по эконометрике

Общий вариант фондовых лекций(методичка) 2 курс

Расчетная работа по эконометрике (43 стр. с приложениями)

Реферат - Метод Наименьших Квадратов (МНК)

Решение эконометрических задач в EXCEL(примеры)

Сидоренко М.Г. Эконометрика