ГОТОВЫЕ ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, КУРСОВЫЕ РАБОТЫ, ДИССЕРТАЦИИ И РЕФЕРАТЫ

Оценка качества моделей
Автор	Юлия
Вуз (город)	не указан
Количество страниц	30
Год сдачи	2009
Стоимость (руб.)	1500
Содержание	Содержание Введение 2 1. Теоретические основы регрессионного анализа 3 2. Практическое применение регрессионного анализа 11 Заключение 27 Список литературы 30
Список литературы	Список литературы 1. Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2005. 2. Бурцева С. А. Статистика финансов. 2006. 3. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. – М.: Финансы и статистика, 2006. 4. Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордеенко Н.М., Бабаева И.В., Костеева Т.В., Михайлов Б.А., «Практикум по эконометрике», Изд-во «ФИНАНСЫ И СТАТИСКИКА», Москва, 2005. 5. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2005. 6. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2005. 7. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. - М.: Инфра-М, 2007. 8. Кремер Н.Ш., Путко Б.А., «Эконометрика: Учебник для вузов», ЮНИТИ-ДАНА, Москва, 2006. 9. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». – М.: Омега-Л, 2006. 10. Салин В.П., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2006. 11. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю., «Учебно-методическое пособие по дисциплине «Эконометрика», Изд-во Рос. экон. акад., Москва, 2007. 12. Чепурин М.Н., Киселева Е.А. «Курс экономической теории: учебник». – 5-е исправленное, дополненное и переработанное издание – Киров: «АСА», 2005.
Выдержка из работы	Введение Целью данной работы является анализ качества вложенных регрессионных моделей. С этой целью в теоретической части работы рассматриваются основные положения регрессионного анализа. Здесь дается понятие регрессионной модели, а также понятие тесноты связи. Приведены характеристики качества модели. Рассмотрен критерий Фишера как мера оценки качества регрессионной модели. В практической части рассматривается пример построения регрессионной модели вида . Определяются значимые факторы. Далее характеризуется ее качество с помощью средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера. Затем строится множественная регрессия за счет значимых факторов и анализируется ее качество с помощью коэффициентов эластичности, а также β- и ∆-коэффициентов. Выбирается лучшая модель.