3. Построение регрессионной модели с 2-мя объясняющими переменными (одна может быть фиктивной). Определение и сравнение адекватности модели с парной регрессией.
В нашем случае рассматривается множественная регрессия... Задача оценки статистической взаимосвязи переменных и формулируется аналогично случаю парной регрессии. Уравнение множественной регрессии может быть представлено в виде...
1. Расчет показателей тесноты связи между двумя экономическими показателями из статистических данных .
*Чтобы оценить тесноту связи воспользуемся линейным коэффициентом корреляции, который находится по формуле:...
*Составляем расчетную таблицу 1...
2. Определение и графическое изображение регрессионной зависимости между рассматриваемыми показателями по методу метод выбранных точек и МНК линейная модель и любая на выбор (квадратичная, логарифмическая). Оценка адекватности построенной модели.
вокупности n и с числом определяемых по ней констант (m+1).SS sum of squares сумма квадратов (регрессионная (RSS regression sum of squares), остаточная (ESS error sum of squares) и общая (TSS t
Y,Х) =|-0.98|>|0.9|, эта зависимость сильная и обратная.R(Y,P) = |-0.91|>|0.9|, эта зависимость сильная и обратная.R(X,P) = 0.95>0.9, эта зависимость сильная.Для проверки значимости найденных коэффици
ы.3. . Это самый рспростаренный и теоретически обоснованный метод, который получил название метода наименьших квадратов (МНК). Кроме того, он является наиболее простым с вычислительной точки зрения.
екущих активов к текущим обязательствам;х2 удельный вес заемных средств в активах.Если Z < 0, вероятно, что предприятие остается платежеспособным,если Z > 0, вероятно банкротство.По данным бухгалтерс
Главная