Для связи в whatsapp +905441085890

Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа

Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа

Построение качественного уравнения регрессии, наилучшим образом описывающего изучаемую зависимость, соответствующего эмпирическим данным и целям исследования, определяется следующими задачами:

  • выбор формулы уравнения регрессии;
  • определение параметров выбранного уравнения;
  • нахождение точечных и интервальных оценок параметров функции регрессии;
  • проверка адекватности построенной эмпирической функции регрессии эмпирическим данным.

Таким образом, основной задачей регрессионного анализа является подбор такой функции, которая бы наилучшим образом отражала экономическую закономерность, при помощи которой можно было бы решать задачи обоснованного прогноза.

Наряду с задачами регрессионного анализа решаются задачи корреляционного анализа:

  • измерение интенсивности (силы, степени, тесноты) связи между факторами, описывающими изучаемый экономический процесс;
  • отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак, на основании измерения степени связности между явлениями;

обнаружение неизвестных причинных связей. Корреляция непосредственно не выявляет причинных связей между явлениями, но устанавливает степень необходимости этих связей и достоверность суждения об их наличии.



Эта лекция взята со страницы предмета «Эконометрика»

Предмет эконометрика: полный курс лекций

Эти страницы возможно вам будут полезны:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели
Основные предпосылки применения метода наименьших квадратов в аппроксимации связей признаков социально-экономических явлений (условия Гаусса — Маркова)
Прогнозирование с использованием авторегрессионных моделей
Понятие о функциональной, статистической и корреляционной зависимостях