В настоящее время методы проведения факторного корреляционно-регрессионного анализа в практике технико-экономических исследований используются очень широко. Отметим основные положения, лежащие в основе корреляционно-регрессивного анализа, которые необходимо учитывать как при проведении отбора наиболее существенных факторов-аргументов, обладающих коллинеарной связью, так и при разработке экономико-математических моделей нормативной удельной фондоемкости единицы изделия, представленных в виде соответствующих уравнений регрессии. [c.518]
Неточный выбор общего вида функции регрессии, приводящий к нарушению базового допущения (11.21), на которое существенно опираются все выводы по оцениванию точности регрессионной модели, может заключаться как в неполном или избыточном представлении набора объясняющих переменных х(1 л (2),. .., х(р так и в искажении самой структуры модели. Наиболее неприятные последствия влечет второй тип ошибки1. В этом можно убедиться при рассмотрении примера 6.2, а также примера, представленного в табл. 6.2 и на рис. 62. Действительно, анализируя данные табл. 6.1 (в которой представлены результаты расчетов по примеру 6.2), мы видим, в частности, что при использовании формально-ап-проксимационных вариантов регрессионной модели (т. е. в ситуации / (X) 5= F) оценки среднеквадратической ошибки [c.356]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]
Смотреть страницы где упоминается термин Представление в виде регрессионной модели
: [c.502] [c.301] [c.57] [c.788]Смотреть главы в:
Прикладная статистика Исследование зависимостей -> Представление в виде регрессионной модели