Поиск
Закладки
Озвучивание недоступно Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Теория вероятностей и математическая статистика

Глава 9. Основы регрессионного анализа

Предыдущая страница

Следующая страница

Глава 9. Основы регрессионного анализа
На предыдущую главу Предыдущая глава
оглавление
Следующая глава На следующую главу

Table of contents

Глава 9. Основы регрессионного анализа-
9.1. Сущность регрессионного анализа
9.2. Задача регрессионного анализа
9.3. Метод наименьших квадратов
9.4. Предпосылки регрессионного анализа
9.5. Статистический анализ уравнения регрессии
9.6. Спецификация регрессионной модели
9.7. Регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
9.8. Метод взвешенных наименьших квадратов
9.9. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация
9.9.1. Логарифмические модели
9.9.2. Полулогарифмические модели
9.9.3. Логлинейная модель
9.9.4. Линейно-логарифмическая модель
9.9.5. Обратная модель
9.9.6. Степенная модель
9.9.7. Показательная модель
9.10. Оценки коэффициентов нелинейных регрессионных моделей
9.10.1. Оценки коэффициентов параболы второго порядка
9.10.2. Определение коэффициентов функций, отличных от полинома
Вопросы для самопроверки
Задачи для самостоятельного решения
Данный блок поддерживает скрол*