Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Metody finansowania poprawy sytuacji materialnej w gospodarstwach domowych oraz czynniki decydujące o ich wyborze. Marta Seweryniak Wydział Nauk Ekonomicznych.
Advertisements

Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Excel Narzędzia do analizy regresji
Modelowanie i symulacja
Wykład 13 Estymacja wartości oczekiwanej zmiennej zależnej.
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Regresja w EXCELU.
Analiza współzależności
Dane dotyczące sprzedaży wody mineralnej
Analiza współzależności
Wartość empiryczna (obserwowana) zmiennej
1 Dane dotyczące sprzedaży wody mineralnej Tygodnie Ilość sprzedanej wody mineralnej Y (litrów) Cena jednego litra X (płn.) 1101,3 262,0 351,7 4121,5 5101,6.
Analiza techniczna wykład 5
Modele logitowe i probitowe
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia
Mgr Sebastian Mucha Schemat doświadczenia:
Analiza korelacji.
Wykład 14 Liniowa regresja
Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych
Korelacje, regresja liniowa
Korelacja, autokorelacja, kowariancja, trendy
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Testowanie hipotez statystycznych
Analiza współzależności cech statystycznych
dr hab. Ryszard Walkowiak prof. nadzw.
i jak odczytywać prognozę?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
KARTY KONTROLNE PRZY OCENIE LICZBOWEJ
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Modelowanie ekonometryczne
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.
Zagadnienia regresji i korelacji
przygotował: mgr inż. Bartłomiej Krawczyk
Kilka wybranych uzupelnień
Planowanie badań i analiza wyników
Regresja wieloraka.
Ekonometryczne modele nieliniowe
Konwergencja gospodarcza
Monika Piwowar Gdańsk Statystyka i analiza danych II Analiza danych z technik wysokoprzepustowych w zastosowaniach.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Ekonometryczne modele nieliniowe
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 1
Ekonometria stosowana
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
Analiza regresji wielokrotnej c.d.
Ćwiczenia 8 Aproksymacja funkcji
WIELORÓWNANIOWE MODELE EKONOMETRYCZNE
Analiza szeregów czasowych
Regresja liniowa Dany jest układ punktów
METODY WYODRĘBNIANIA KOSZTÓW STAŁYCH I ZMIENNYCH
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
Model trendu liniowego
Treść dzisiejszego wykładu l Klasyfikacja zmiennych modelu wielorównaniowego l Klasyfikacja modeli wielorównaniowych l Postać strukturalna i zredukowana.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
Ekonometria Wykład III Modele wielorównaniowe dr hab. Mieczysław Kowerski.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
„Gospodarka i Społeczeństwo”   Zielone miejsca pracy w krajach Unii Europejskiej – studium empiryczne z zastosowaniem analizy regresji Barbara.
Wstęp do regresji logistycznej
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Wstęp do regresji logistycznej
MNK – podejście algebraiczne
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Regresja liniowa

Dlaczego regresja?

Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na podstawie wartości zmiennej niezależnej

Regresja – model liniowy współczynniki regresji

Regresja – model liniowy estymatory współczynników regresji

Regresja – równanie regresji

Regresja – least squares metoda najmniejszych kwadratów

Regresja – miary dopasowania modelu

suma kwadratów (SS, sum of squares) R R 2

SS T SS R

SS M

Regresja – miary dopasowania modelu

Regresja testowanie istotności współczynników regresji