Реферат Функциональная зависимость и регрессия
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
от 25%
договор
Содержание
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………….…………….…….……..35. Ошибка! Закладка не определена.
Введение.. 3
Глава 1 Корреляционный анализ. 4
1.1 Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.. 4
1.2 Линейная парная регрессия.. 4
1.3 Коэффициент корреляции.. 4
1.4 Основные положения корреляционного анализа. 4
1.5 Корреляционное отношение и индекс корреляции.. 4
1.6 Понятие о многомерном корреляционном анализе. 4
Множественный и частный коэффициенты корреляции.. 4
1.7 Ранговая корреляция.. 4
Глава 2 Регрессионный анализ. 4
2.1. Основные положения регрессионного анализа. Парная регрессионная модель. 4
2.2. Интервальная оценка функции регрессии.. 4
2.3. Проверка значимости уравнения регрессии. Интервальная оценка параметров парной модели 4
2.4. Нелинейная регрессия.. 4
2.5. Определение доверительных интервалов.. 4
для коэффициентов и функции регрессии.. 4
2.6. Мультиколлинеарность. 4
2.7. Понятие о других методах многомерного статистического анализа.. 4
Заключение.. 4
Список используемых источников.. 4
Приложение 1. 4
Приложение 2. 4
Введение
Диалектический подход к изучению природы и общества требует рассмотрения явлений в их взаимосвязи и непрестанном изменении. Понятия корреляции и регрессии появились в середине XIX в. благодаря работам английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Первый термин произошел от латинского «correlatio» – соотношение, взаимосвязь. Второй термин (от лат. «regressio» - движение назад) введен Ф. Гальтоном, который, изучая зависимость между ростом родителей и их детей, обнаружил явление «регрессии к среднему» – у детей, родившихся у очень высоких родителей, рост имел тенденцию быть ближе к средней величине.
В практике экономических исследований очень часто имеющиеся данные нельзя считать выборкой из многомерной нормальной совокупности, например, когда одна из рассматриваемых переменных не является случайной или когда линия регрессии явно не прямая и т.п. В этих случаях пытаются определить кривую (поверхность), которая дает наилучшее (в смысле метода наименьших квадратов) приближение к исходным данным. Соответствующие методы приближения получили название регрессионного анализа. Задачами регрессионного анализа являются установление формы зависимости между переменными, оценка функции регрессии, оценка неизвестных значений (прогноз значений) зависимой переменной.
Выше сказанным обусловлена актуальность выбора темы курсовой работы. Цель данной работы – исследовать функциональную зависимость между случайными величинами методами корреляционного и регрессионного анализов.