|
Регрессионного уравнения
Цель настоящей работы — обосновать методику индексного и корреляционного регрессионного анализа себестоимости добычи нефти и газа по факторным показателям, а затем на основе полученных закономерностей дать методику ее прогнозирования методом регрессионного моделирования и наметить конкретные пути снижения себестоимости добычи нефти п газа. В книге рассмотрены некоторые вопросы теории индексов (на примере нефтедобывающей промышлен-
ниями и измерения ее тесноты. Эти задачи решаются обычно с помощью корреляционно-регрессионного моделирования.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и.данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование. ^ 7. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости а = 0,05.
7. С помощью F-критерия Фишера-Снедекора оцените статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования, выберите наилучшее уравнение регрессии по значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5.
В результате расчетов для нашего случая (установка АВТ-6) были найдены коэффициенты регрессионного уравнения, которое приобрело следующий вид:
Для этого необходимо взять первую производную (В + 2х) регрессионного уравнения (3.8) и приравнять ее нулю, отсюда величина искомой мощности выразится отношением
1. Дайте оценку тренда по данным о выпуске автомобилей (табл. 1). Рассчитайте статистические оценки параметров регрессионного уравнения.
3. Рассчитайте параметры регрессионного уравнения по данным табл. 3, где зависимой переменной является фондоотдача, а независимой — соотношение активной и пассивной частей основных производственных фондов. Дайте оценку качества полученного уравнения.
Ограничением прогнозирования на основании регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится "внешняя среда" протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение. В сильно засушливый год доза удобрений может не оказать влияния на урожайность сельскохозяйственной культуры, так как последнюю лимитирует недостаточная влагообеспеченность.
В отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет «проигрывать» разные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную модель невозможно включить в явном виде более 10-20 факторов в самом лучшем случае.
а при больших размерностях — гиперплоскость. Иногда эту гиперплоскость называют поверхностью отклика. Для определения коэффициентов регрессионного уравнения используется исходный статистический материал (табл.2.9).
Необходимым условием для поиска коэффициентов является требование того, чтобы количество наблюдений было больше числа независимых факторов +1. Для определения коэффициентов регрессионного уравнения (2.5) удобнее всего использовать методы матричного исчисления. Для этого сделаем одно допущение, которое не меняет условия задачи. Будем считать, что в уравнении (2.5) свободный член OQ всегда умножается на некоторый фиктивный фактор, имеющий постоянное значение, равное единице, т.е. имеем:
В этих обозначениях коэффициенты регрессионного уравнения (2.5) также можно представить в виде вектора:
Тогда систему нормальных уравнений для отыскания неизвестных коэффициентов регрессионного уравнения (2.5) можно записать следующим образом:
Параметры корреляционно-регрессионного уравнения рассчитываются на основе следующего уравнения:
Распределяют пропорционально Распределения экономических Распределения дивидендов Распределения капитальных Работникам предприятия Распределения населения Распределения определяется Распределения перевозок Распределения потребительских Распределения продукции Распределения сжиженных Распределения стьюдента Распределения важнейших вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
