2015-05-18
566
1. Простая модель линейной регрессии. Расчет коэффициентов в модели парной линейной регрессии.
2. Коэффициент корреляции Пирсона. Объясненная, необъясненная и общая вариации переменной у. Коэффициент детерминации. Ошибки и остатки. Ложная корреляция.
3. Предсказания и прогнозы на основе модели линейной регрессии.
4. Основные предпосылки в модели парной линейной регрессии.
5. Испытание гипотез, процедура испытания гипотез, односторонняя и двусторонняя проверки, статистика.
6. Испытание гипотезы для оценки линейности связи. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе оценки коэффициента корреляции в генеральной совокупности.
7. Испытание гипотезы для оценки линейности связи на основе показателя наклона линейной регрессии. Стандартная ошибка.
8. Доверительные интервалы в линейном регрессионном анализе. Доверительный интервал для показателя наклона линии линейной регрессии.
9. Множественная линейная регрессия. Результативный признак. Фактор. Регрессия и Excel.
|
|
|
10. Временные ряды. Элементы временного ряда (тренд, сезонная вариация, ошибки MAD и MSE). Примеры элементов с сезонной структурой спроса. Случайные изменения.
11. Расчет сезонной вариации в аддитивной модели. Центрированная скользящая средняя.
12. Десезонализация данных в аддитивной модели.
13. Расчет уравнения тренда в аддитивной модели.
14. Расчет ошибок в аддитивной модели.
15. Прогнозирование в аддитивной модели.
16. Расчет сезонной вариации в мультипликативной модели. Центрированная скользящая средняя.
17. Десезонализация данных в мультипликативной модели.
18. Расчет уравнения тренда в мультипликативной модели.
19. Расчет ошибок в мультипликативной модели.
20. Прогнозирование в мультипликативной модели.
21. Преимущества и недостатки метода скользящей средней.
