• 2014 год
  • Инфляция: 11.4% √ Безработица: 5.1% √ Рост ВВП: 0.6%
  • МРОТ: 5554 рублей
    Ключевая ставка: 17%
    • Россия в цифрах

      Россия в цифрах

      Статистические данные
    • Мировая экономика в цифрах

      Мировая экономика в цифрах

      Показатели и индикаторы развития мировой экономики.
    • Новости образования

      Новости образования

      Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор): список закрытых вузов, новости ЕГЭ

Парная линейная регрессия

Если функция регрессии линейна, то говорят о линейной регрессии. Модель линейной регрессии (линейное уравнение) является наиболее распространенным (и простым) видом зависимости между экономическими переменными. Кроме того, построенное линейное уравнение может служить начальной точкой эконометрического анализа. Линейная регрессия (теоретическое линейное уравнение регрессии) представляет собой линейную функцию между условным математическим ожиданием M(Y|X = xi) зависимой переменной Y и одной объясняющей переменной X (xi - значения независимой переменной в i-ом наблюдении, i = 1,2,...,n).
M(Y|X = xi) = β0 + β1xi
Для отражения того факта, что каждое индивидуальное значение отклоняется от соответствующего условного математического ожидания, необходимо ввести в последнее соотношение случайное слагаемое ei.
yi = M(Y|X = xi) + ei = β0 + β1xi + ei
Это соотношение называется теоретической линейной регрессионной моделью, β0 и β1- теоретическими параметрами (теоретическими коэффициентами) регрессии, ei- случайным отклонением.

Как найти параметры уравнения линейной регрессии

Автоматический расчет

Для автоматического расчета можно воспользоваться сервисом Уравнение регрессии. Необходимо будет ввести значения x,y (можно вставить из MS Excel). Решение оформляется в файле MS Word с пояснением нахождения каждого параметра.

Количество строк (исходных данных)
twitter ВКонтакте facebook
594-797-934

Все права защищены и охраняются законом. Copyright © ООО Новый семестр Semestr.RU 2006-2016