Оценка надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии. Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО "Агрофирма "Маяк". Обоснование точной зависимости роста зерновых культур от количества осадков в вегетационный период.
1.1.2 Оценивание надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО «Агрофирма «Маяк»Термин "регрессия" (лат, "regression" отступление, возврат к чему - либо) введен в 1885г. английским психологом и антропологом Ф. Необходимо, проанализировав множество статистических данных предприятия ЗАО «Агрофирма «Маяк», найти зависимость (тенденцию), отражающую влияние осадков на рост зерновых культур в вегетационный период (период роста растений), а также оценить качество и надежность полученного уравнения регрессии. В то время, как вы можете использовать регрессию для предсказания зависимой величины, вы всегда начинаете с набора хорошо известных - значений и используете их для калибровки регрессионной модели. Используя известные величины зависимой переменной и известные значений для всех независимых переменных х, регрессионный инструмент создаст уравнение, которое предскажет те известные - значения как можно лучше. Надежность и качество оцениваемого коэффициента при соответствующем факторе в уравнении регрессии характеризует, насколько точнее уравнение регрессии, включающее этот коэффициент, отражает случайные величины результата, чем уравнение регрессии, не включающее этот коэффициент.В настоящее время регрессионный анализ используется как в естественнонаучных исследованиях, так и в обществоведении. Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
План
4. Содержание расчетно-пояснительной записки: теоретические аспекты анализа по теме исследования, характеристика предприятия, анализ данных, предоставленных компанией ЗАО «Агрофирма «Маяк»
5. Перечень графического материала: 6. Дата выдачи задания:__________________
Руководитель, старший преподаватель _________ Дуж А.А.
Введение
1. Основы регрессионного анализа
1.1 Линейная регрессия
1.1.1 Метод наименьших квадратов
1.1.2 Оценивание надежности и качества коэффициентов уравнения регрессии
1.2 Нелинейная регрессия
2. Использование методов регрессионного анализа при исследовании ЗАО «Агрофирма «Маяк»
2.1 Описание предприятия ЗАО «Агрофирма «Маяк»
2.2 Применение методов регрессионного анализа к данным компании ЗАО «Агрофирма «Маяк»
Вывод
В настоящее время регрессионный анализ используется как в естественнонаучных исследованиях, так и в обществоведении.
Уравнение регрессии позволяет найти значение зависимой переменной, если величина независимой переменной известна.
Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значений зависимой переменной.
В данной курсовой работе предоставлена информация по регрессионному анализу. Описаны основные виды регрессии, и подробно рассмотрены методы нахождения параметров уравнений регрессии и их оценки.
Применив методы регрессионного анализа при исследовании предприятия ЗАО «Агрофирма «Маяк» я получила уравнение регрессии и смогла найти линию регрессии, которая очень точно отражает тенденцию роста зерновых культур в зависимости от количества выпавших осадков в период 20-ти дневного вегетационного периода. Оценив качество и надежность полученного уравнения регрессии, я убедилась, что качество уравнения очень хорошее, и оно является надежным, что означает дальнейший рост зерновых культур и отличный урожай в конце полного вегетационного периода.
Список литературы
1. Харченко Л.П. Статистика: учебник. \ Ионин В.Г., Глинский В.В. З-е изд., перераб. и доп. М: ИНФРА М, 2008. 445 с.
2. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М: ЮНИТИ-ДИАНА. 2007. 572 с.
5. Мамаева З.М. Введение в эконометрику. Нижний Новгород: ННГН, 2010. 70 с.
6. Костромин. А.В. Конспект лекций по курсу «ЭКОНОМЕТРИКА» для студентов 3 курса дневного отделения всех специальностей. Часть 2. Казань 2004. 47 с.
7. Дубров А.М., Многомерные статистические методы: Учебник. \ Мхитрян В.С., Трошин Л.И. \\ М: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
8. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. Учебник, М: Финансы и статистика, 1981. 303 с.
9. Красс М.С. Математика для экономистов: учебное пособие. \ Чупрынов Б.П.\\ СПБ.: Питер, 2006. 464 с.
10. Леванова Л.Н. Основы эконометрики: Учебно-методическое пособие по курсу / Российский государственный открытый техн. ун-т путей сообщ. Кафедра экономической теории; Саратов, 2003. 34 с.
11. Гмурман В.С. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. М.: Высш. шк., 2002. 479 с.
12. Колемаев В.А. Эконометрика: учебник. М: ИНФРА-М, 2007. 160 с.
13. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов. Т. 1.\ Мхитрян. В.С.\\ М. ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.
14. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов Т. 2. Основы эконометрики. М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 432 с.
15. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2006. 334 с.
16. Орлов А.И. Эконометрика: Учебн. пособие для вузов. М.: Издательство «Экзамен», 2002. 576 с.
17. Кулинич Е.И. Эконометрия. М.: Финансы и статистика, 2001. 304 с.
18. Компания «Агрофирма «Маяк» [Электронный ресурс] pro.spr.ru.
19. Компания «Агрофирма «Маяк» [Электронный ресурс] sfo.spr.ru.
