Простая линейная регрессия

Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (а и Ь) также может быть установлена с помощью /-критерия Стьюдента. Кроме того, адекватность однофакторной регрессионной модели можно оценить с помощью F-критерия Фишера, алгоритм которого выглядит таким образом  [c.76]


Модель простой линейной регрессии имеет вид  [c.89]

Простая линейная регрессия — используется на практике для оценки будущей потребности в активах при изменении ряда факторов, в частности объема продаж, уровня запасов и влияния инфляции.  [c.327]

Регрессионный анализ - это статистическая процедура для математической усредненной оценки функциональной зависимости между зависимой переменной и независимой переменной (независимыми переменными). Простая регрессия рассматривает одну независимую переменную цену или затраты на рекламу в функции спроса, а множественная регрессия рассматривает две или большее количество переменных, например, цену и затраты на рекламу совместно. В этой главе обсуждается простая (линейная) регрессия, например, Y = а + ЬХ и показывается, как метод наименьших квадратов применяется для расчета коэффициентов регрессии.  [c.257]


Коэффициент бета ценной бумаги можно оценить, используя данные о доходности бумаги за прошлые периоды и об индексе рынка. Бета представляет собой наклон графика рыночной модели ценной бумаги, вычисленный на основе простой линейной регрессии.  [c.526]

Регрессионной прямой Первого фонда, изображенной на рис. 25.5, является линия, наилучшим образом соответствующая точечной диаграмме. Что означает наилучшим образом соответствующая Так как прямая линия определяется коэффициентом пересечения с вертикальной осью и коэффициентом наклона, это означает, что не существует других значений альфы и беты , которые бы лучше соответствовали точечной диаграмме, чем данные значения. В терминах простой линейной регрессии это означает, что нельзя провести такую линию, чтобы соответствующее стандартное отклонение случайной погрешности было меньше, чем для регрессионной прямой.  [c.895]

Бета -коэффициент при простой линейной регрессии  [c.1001]

Стандартное отклонение случайной ошибки при простой линейной регрессии  [c.1001]

В течение ряда прошлых лет спрос на продукцию фирмы был устойчивым и предопределённым. Более того, он в основном был связан с нормативной мощностью (часов в неделю). Это позволяло исполнителям прогнозировать нормативную мощность с высокой степенью точности, используя простую линейную регрессию (табл. 7.2). Фирма составляет на текущую дату прогноз будущего спроса для определения нормативной мощности.  [c.190]

Статистическая процедура расчета — простая линейная регрессия (метод наименьших квадратов).  [c.228]

Простая линейная регрессия Определение параметров уравнения регрессии с помощью метода наименьших квадратов  [c.260]

ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ  [c.262]

Однако, как и в случае простой линейной регрессии, мы не знаем истинную взаимосвязь и вынуждены делать оценки  [c.282]

Данные 10-й графы анализировались с целью построения регрессионной модели. Попытка аппроксимировать фактические данные с помощью прямой q — a—bt или гиперболы удовлетворительных результатов не дала. Действительно, хотя коэффициент корреляции г для простой линейной регрессии qt, по =3,389—0,464575/ достаточно большой (/ =— 0,94), но с ростом / величина qt, по стремится к нулю, что не соответствует тенденции, наблюдающейся на более узком интервале (1978—1982 гг.). О необходимости использования более узких базисных интервалов фактических данных говорит и анализ изменения наукоемкости в целом по ВПО.  [c.56]


Простая линейная регрессия — это анализ, который состоит в аппроксимации линейной функции двух независимых переменных.  [c.219]

Линейные регрессионные модели 5.1. Простая линейная регрессия и метод наименьших квадратов  [c.66]

Коэффициенты а0 и я/, определенные по формулам (5.9)-(5.11), называются коэффициентами простой линейной регрессии.  [c.68]

Проверка значимости простой линейной регрессии осуществляется по F-критерию Фишера  [c.71]

Как и в простой линейной регрессии, для определения вектора неизвестных параметров а = (а0,. .., a f модели (5.32) по результатам наблюдений используется метод наименьших квадратов (МНК).  [c.76]

Как определяется модель простой линейной регрессии  [c.81]

Однако есть более простой метод определения апостериорных альфы , беты и характеристической линии портфеля, который также позволяет получить некоторую информацию об управлении портфелем. Данный метод подразумевает использование простой линейной регрессии (simple linear regression) и относится к методам оценки рыночной модели для отдельной ценной бумаги, изложенным в гл. 8 и 17.  [c.892]