Парная регрессия и корреляция

  11. Определение двумерной случайной величины, функция распределения, закон распределения.

12. Числовые характеристики двумерной случайной величины.

13. Понятие стохастической зависимости, регрессии и корреляции. Основные задачи корреляционного и регрессионного анализа.

14. Математические методы выявления наличия корреляционных связей:

         -- метод взаимозависимых параллельных рядов;

         -- метод статистических группировок;

         -- корреляционная таблица;

         -- графический метод.

15. Методы проверки существенности статистических связей:

         -- критерий  проверки существенности статистических связей;

         -- дисперсионный анализ проверки объективности связи.

16. Линейные однофакторные регрессионные модели:

        -- построение прямой регрессии методом наименьших квадратов;

         -- условия применения метода наименьших квадратов;

         -- измерение интенсивности линейной корреляционной связи (коэффициенты корреляции и детерминации).

17. Нелинейная регрессия и корреляция (корреляционное отношение и индекс корреляции R= ).

18. Проверка значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации: - критерий Стьюдента.

19. Оценка адекватности регрессионной модели: средняя абсолютная процентная ошибка аппроксимации; - критерий Фишера.

Модели множественной линейной регрессии

20. Построение многофакторной линейной регрессионной модели.

21. Отбор важнейших факторов многофакторных регрессионных моделей.

22. Измерение интенсивности множественной корреляционной связи: множественный коэффициент корреляции; множественный коэффициент детерминации.

23. Проверка значимости параметров множественной регрессии и показателей интенсивности корреляционной связи.

24. Оценка адекватности многофакторной регрессионной модели.

25. Прогнозирование на основе регрессионных моделей.