Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Эконометрика
9. Основы регрессионного анализа
Предыдущая страница
Следующая страница
Оглавление
Введение
Часть I ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
1. Случайные события
+
2. Случайные величины
+
3. Функции случайных аргументов
+
Часть II МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
4. Статистические методы оценивания характеристик продукции
+
5. Методы статистической обработки результатов испытаний
+
6. Статистическая проверка гипотез
+
Часть III МЕТОДЫ ЭКОНОМЕТРИКИ
7. Методология моделирования сложных экономических систем
+
8. Методы статистического анализа результатов испытаний
+
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 (МВНК)
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
10. Основы корреляционного анализа
+
11. Применение метода экспертного оценивания в эконометрических исследованиях
+
Литература
Приложение 1. Список таблиц
Приложение 2. Система основных финансово-экономических показателей
Приложение 3. Основные математические и экономические термины и определения
Данный блок поддерживает скрол*