Учебная работа № 5357. «Контрольная Корреляционная регрессия, контрольная работа №2
Учебная работа № 5357. «Контрольная Корреляционная регрессия, контрольная работа №2
Содержание:
«В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн.р.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) этого показателя (по вариантам) приведен ниже в таблице
Номер варианта Номер наблюдения ( t = 1,2,…,9)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 10 14 21 24 33 41 44 47 49
Требуется:
1) Проверить наличие аномальных наблюдений.
2) Построить линейную модель Y(t) = a0 + a1t, параметры которой оценить
МНК (Y(t) — расчетные, смоделированные значения временного ряда):
a) использованием Поиска решений;
b) использованием матричных функций;
c) использованием Мастера диаграмм.
3) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости оста-
точной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
4) Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки
аппроксимации.
5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный
интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%).
6) Построить адаптивную модель Брауна Y(t) = a 0+ a 1k с параметром сглаживания ?= 0,4 и ?= 0,7; выбрать лучшее значение параметра сглаживания ?.
7) Фактические значения показателя, результаты моделирования по двум
моделям (Y(t) = a 0+ a 1k и лучшей модели Брауна) и прогнозирования представить графически.
»
Выдержка из похожей работы
61
исследуемой совокупности),Основной принцип МНК:Линейная зависимость,Коэффициент эластичности,Криволинейная зависимость (парная регрессия), 1)Уравнение параболы второго порядка:2) Уравнение гиперболы:9,5,Множественная (многофакторная) регрессияМножественная регрессия,Построение моделей множеств регрессии состоит из следующих этапов:1)выбор формы связи (уравнения регрессии);2)отбор факторных признаков;3)обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных оценок,Выбор уравнения регрессии затрудняется тем, что, используя математический аппарат, теоретически зависимость между признаками может быть выражена большим числом разных функций,Более приемлемым способом определения вида исходного уравнения является метод перебораразных уравнений,Все реальные зависимости можно описать, используя следующие 5 типов моделей:1)линейная:2)степенная:3)показательная:4)параболическая:5)гиперболическая:Наиболее простым видом уравнения множественной регрессии является линейное уравнение с двумя
62
неизвестными переменными:Параметры уравнения множественной регрессии определяются методом наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений:,Параметры уравнения множественной регрессии показывают изменение результативного признака при изменении факторного признака на единицу, Для оценки влияния факторных признаков на результативный рассчитываются частные коэффициенты эластичности и бета-коэффициенты
