Regresja w EXCELU.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Excel Narzędzia do analizy regresji
Krzywe kalibracyjne Anna Kolczyk gr. B2.
Michał Kowalczykiewicz
Analiza współzależności zjawisk
Metody analizy współzależności cech (zmiennych)
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Metody wnioskowania na podstawie podprób
Analiza współzależności
Analiza współzależności
Współczynnik beta Modele jedno-, wieloczynnikowe Model jednowskaźnikowy Sharpe’a Linia papierów wartościowych.
Ekonometria wykladowca: dr Michał Karpuk
Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia
Pakiety statystyczne Maciej Szydłowski (dr)
Analiza korelacji.
Niepewności przypadkowe
Wykład 14 Liniowa regresja
Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii”
Korelacje, regresja liniowa
Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 4: Generowanie zdarzeń  Dr inż. Halina Tarasiuk p. 337, tnt.tele.pw.edu.pl.
Rachunek kosztów zmiennych
Dane do obliczeń.
Analiza współzależności cech statystycznych
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
KARTY KONTROLNE PRZY OCENIE LICZBOWEJ
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Dr hab. Dariusz Piwczyński Katedra Genetyki i Podstaw Hodowli Zwierząt
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
1 Kilka wybranych uzupełnień do zagadnień regresji Janusz Górczyński.
Hipotezy statystyczne
przygotował: mgr inż. Bartłomiej Krawczyk
Dane INFORMACYJNE Nazwa szkoły: Zespół Szkół nr 5 w Szczecinku i Zespół Szkół w Opalenicy ID grupy: 97/41_mf_g2 i 97/71_mf_g1 Kompetencja:
Statystyka ©M.
Planowanie badań i analiza wyników
Regresja wieloraka.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Dopasowanie rozkładów
Ekonometryczne modele nieliniowe
Statystyczna analiza danych
1 informatyka +. 2 TYTUŁ: Podstawowe statystyki wykorzystywane do analizowania danych AUTOR: A. Brzostek, P. Królikowski.
Analiza regresji wielokrotnej c.d.
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
Dr Ewelina Sokołowska, UG prof. dr hab. Jerzy Witold Wiśniewski, UMK
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
Statystyczne parametry akcji Średnie Miary rozproszenia Miary współzależności.
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
ze statystyki opisowej
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 8 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Niepewności pomiarów. Błąd pomiaru - różnica między wynikiem pomiaru a wartością mierzonej wielkości fizycznej. Bywa też nazywany błędem bezwzględnym.
„Gospodarka i Społeczeństwo”   Zielone miejsca pracy w krajach Unii Europejskiej – studium empiryczne z zastosowaniem analizy regresji Barbara.
Wstęp do regresji logistycznej
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Rodzaje zmian zachodzących w otoczeniu przedsiębiorstwa:
Statystyka matematyczna
MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Co do tej pory robiliśmy:
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Podstawy Automatyki Człowiek- najlepsza inwestycja
KORELACJA WIELOKROTNA I CZĄSTKOWA
Analiza kanoniczna - stanowi uogólnienie liniowej regresji wielorakiej na dwa zbiory zmiennych tzn. dla zmiennych zależnych i niezależnych. Pozwala badać.
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Regresja w EXCELU

Narzędzie analityczne Regresja dokonuje analizy regresji liniowej, stosując metodę „najmniejszych kwadratów” w celu wyznaczenia przebiegu linii w zbiorze zaobserwowanych wartości. Umożliwia ono analizowanie wpływu, jaki na pojedynczą zmienną zależną wywierają zmienne niezależne. Można na przykład zanalizować wpływ takich czynników, jak wiek, wzrost i waga na wyniki lekkoatlety. Opierając się na zbiorze danych dotyczących osiąganych wyników, każdemu z trzech czynników można przypisać udział w wyniku osiągniętym przez sportowca, a następnie na tej podstawie przewidywać rezultaty innego atlety. Narzędzie Regresja wykorzystuje funkcję arkusza LINEST.

Narzędzie analityczne Statystyki opisowe tworzy raport oparty na standardowych parametrach statystycznych dla danych z zakresu wejściowego, dostarczając informacji o głównej tendencji i zmienności danych.

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ