Тема Прогнозирование на основе однофакторных регрессионных моделей
- Даны коэффициент регрессии b = 3,5, среднеквадратические отклонения σх = 0,18 и σу = 1,26. Линейный коэффициент корреляции равен
- Даны коэффициент регрессии b = 3,5, среднеквадратические отклонения σх = 0,36 и σу = 1,28. Линейный коэффициент корреляции равен
- Для определения тесноты связи линейной регрессионной модели используют показатель
- Для определения тесноты связи НЕлинейной регрессионной модели используют показатель
- Если коэффициент корреляции равен 0,56, связь между признаками
- Если линейный коэффициент корреляции rxy= -0,91, то теснота связи между Y и Х по шкале Чеддока
- К временным данным относятся
- К пространственным данным относятся
- Коэффициент b в уравнении однофакторной регрессии показывает
- Коэффициент детерминации между объемом продаж и объемом производства равен 0,25. Чему равен коэффициент корреляции
- Коэффициент детерминации характеризует долю изменения
- Коэффициент детерминации характеризует долю изменения
- Коэффициент корреляции между объемом продаж и объемом производства равен 0,3. Тогда коэффициент детерминации равен
- Коэффициент корреляции между объемом продаж и объемом производства равен 0,6. Тогда коэффициент детерминации равен
- Коэффициент регрессии показывает
- Линейный коэффициент корреляции принимает значения
- Метод наименьших квадратов позволяет
- Метода наименьших квадратов используется для
- Обратная зависимость между факторным и результативным признаками устанавливается, если
- Однофакторные динамические модели – модели, в которых исходная информация представлена по
- Однофакторными регрессионными моделями называются модели, в которых осуществляется прогнозирование показателя
- Однофакторными регрессионными моделями называются модели, в которых осуществляется прогнозирование
- Парная гиперболическая регрессия имеет вид
- Парная степенная регрессия имеет вид
- Подберите соответствие между значениями коэффициента корреляции (rху) и характеристиками связи
- Показателем тесноты связи является коэффициент
- Прямая зависимость между факторным и результативным признаками устанавливается, если
- Рассчитаны значения Fтабл= 4,56 Fфакт = 2,32. Следовательно, принимается гипотеза
- Рассчитаны значения Fтабл= 4,62 Fфакт = 1052,32. Следовательно, принимается гипотеза
- Соответствие между видом функции и уравнением: (знак ^ означает возведение степень)
- Соответствие между граничными значениями линейного коэффициента корреляции по шкале Чеддока и теснотой связи
- Соответствие между значением линейного коэффициента корреляции и характеристиками связи
- Соответствие между коэффициентами регрессии и их характеристиками
- Соответствие между условием средней ошибкой аппроксимацией и характеристикой вывода
- Средняя ошибка аппроксимации =0,25%; F-критерий Фишера Fтабл= 4,96 и Fфакт=2,56; r2 = 0,71. Следовательно, качество модели
- Средняя ошибка аппроксимации равна 15,61% - это ошибка
- Средняя ошибка аппроксимации равна 9,8% - это ошибка
- Сущность метода наименьших квадратов заключается в нахождении параметров уравнения регрессии, способствующих
- Уравнение регрессии имеет вид У = 150 + 0,5х. Объем производства равен 10. Тогда значение товарооборота равно
- Уравнение регрессии имеет вид: У = 871 + 0,9х. Объем производства равен 100, Тогда значение товарооборота равно
- Экономический смысл модели Y = 93,896 + 0,503 * Xi