Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

МОТП (Регрессия (Нелинейная (Парная (Коэффициент эластичности),…

- - - - Модель
      - Параметры. Значимость. Доверительный интервал
      - Прогнозирование
    - - Отбор факторов
      - Оценка параметров
      - Дисперсионная таблица
  - - - Коэффициент эластичности
- - - - Стратегические
        
        Создание условий для эф-ного применения прогностических моделей
        
        Разработать методы, повышающие точность прогнозов
        
        Разработать модели, к-е эффективноно работают при нарушении МНК
        
        Определить область применения МОТП
      - Практические
        
        Построить модель с учетом свойств объекта
        
        Расчитать оценку качества модели
        
        Получить точный или интервальный прогноз
        
        Определить параметры модели
  - - - по способу определения коэф-тов регрессии
        
        МНК
        
        2х-шаговый МНК
        
        обобщенный МНК
        
        максимального правдоподобия
        
        наименьших расстояний
      - по объёму данных
        
        анализ генеральной сов-ти
        
        анализ выборочной сов-ти
  - - - Мат ожидание
        
        Сумма произведений события на вероятность
      - Дисперсия
        
        Мат ожид от квадрата СВ "минус" квадрат Мат ожид
      - Ср кв отклонение
        
        Корень из дисперсии
      - Коэффициент вариации
        
        Ср кв отклон / М(х) * 100%
    - - Мат ожидание
        
        Интеграл х*f (x)
      - Дисперсия
        
        Интеграл (x-M(x))^2 * f (x)
      - Ср кв отклонение
        
        Корень из дисперсии
      - Коэффициент вариации
        
        Ср кв отклон / М(х) * 100%
- - - - Этапы моделирования
        
        постановочный
        
        цель. выявление проблем
        
        априорный
        
        анализ объекта и влияющих факторов
        
        информационный
        
        сбор статистич информации по всем переменным. Анализ графика для выявления тенденций
        
        спецификация матем модели
        
        Определение вида матем ф-ции. Установление вида зависимости
        
        идентификация модели
        
        определение параметров модели
        
        определение качества модели
        
        по контрольной выборке
        
        выводы и предложения по решению задачи
      - Методы
        
        МНК
        
        Трех шаговый метод. Одновременное оценивание регрессионной модели.
        
        Обобщенный метод
        
        Предпосылки МНК
        
        Метод наименьших квадратов
        
        Стационарная точка. Экстремум
        
        Векторный вид
        
        Двух шаговый метод. Косвенный метод
        
        Подгонка кривой
        
        Основа
        
        подобрать ф-цию, наилучшим образом описывающую зависимость у(х)
        
        Функционал качества подгонки
        
        сумма модулей отклонений - к минимуму
        
        Достоинства
        
        1 more item...
        
        Недостатки
        
        2 more items...
        
        сумма квадратов отклонений - к минимуму
        
        Достоинства
        
        легкость вычисления
        
        однозначность
        
        Недостатки
        
        чувствительность к выбросам
        
        сумма функций от отклонений (комбинация различных операци) - к минимуму
        
        достоинства
        
        попытка объединить достоинства
        
        сумма отклонений - к минимуму
        
        недостатки
        
        малое значение не всегда качественная модель
        
        Методы
        
        корреляционный метод
        
        регрессионный анализ
        
        с участием лаговых переменных
        
        с участием фиктивных переменных
        
        метод линеализации
        
        устранения мульколлинеарности
        
        факторный анализ
        
        сглаживание временных рядов
        
        анализ систем одновременных уравнений
    - - Тип моделей
        
        Модели временных рядов
        
        модель тренда Yt=Tt+et
        
        модель сезонности Yt=St+et
        
        модель тренда-сезонности
        
        Аддитивная Yt=Tt+St+et
        
        Мультипликативная Yt=Tt *St+et
        
        модель адаптивного роноза
        
        модель авторегрессии и скользящей средней
        
        Регрессионная модель с одной переменной
        
        линейная модель
        
        степенная модель
        
        Системы одновременных уравнений
        
        Экзогенная переменная
        
        Эндогенна переменная
      - Тип данных
    - - Системы одновременных уравнений
      - Экономически значимые модели
    - - Формы модели
        
        Структурная
        
        Приведенная
      - Поиск структурных коэффициентов