- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Не линейные модели парной регрессии презентация
Содержание
- 1. Не линейные модели парной регрессии
- 2. Два класса нелинейных регрессии Нелинейные относительно включенных
- 3. Класс 1 Полиномы разных степеней парабола у
- 4. Равносторонняя гипербола Удельный расход сырья от объема
- 5. Приведение к линейному уравнению Все уравнения класса
- 6. Класс 2 Степенная y = a ·
- 7. Степенная функция y = a · xb
- 8. Эластичность Э = f ’(x) · (x/y)
- 9. Средний коэффициент эластичности
- 10. Индекс корреляции и детерминации
Два класса нелинейных регрессии Нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам Нелинейные по оцениваемым параметрам
Слайд 2Два класса нелинейных регрессии
Нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но
линейные по оцениваемым параметрам
Нелинейные по оцениваемым параметрам
Нелинейные по оцениваемым параметрам
Слайд 3Класс 1
Полиномы разных степеней
парабола у = a + bx + cx2.
Равносторонняя
гипербола
у = a + b/x
Полулогарифимческая функция
у = a + ln x
у = a + b/x
Полулогарифимческая функция
у = a + ln x
Слайд 4Равносторонняя гипербола
Удельный расход сырья от объема выпускаемой продукции
Времени обращения товара от
величины товарооборота
Процент прироста заработной платы от уровня безработицы
и другие...
Процент прироста заработной платы от уровня безработицы
и другие...
Слайд 5Приведение к линейному уравнению
Все уравнения класса 1 приводятся к линейному простой
заменой объясняющих переменных:
парабола: x1 = x, x2 = x2
гипербола: z = 1/x
логарифмическая: z = ln x
К линейной регрессии применяется МНК для оценки параметров.
парабола: x1 = x, x2 = x2
гипербола: z = 1/x
логарифмическая: z = ln x
К линейной регрессии применяется МНК для оценки параметров.
Слайд 6Класс 2
Степенная
y = a · xb
Показательная
y = a · bx
Экспоненциальная
y =
ea+bx
Логистическая
Обратная
Логистическая
Обратная
Слайд 7Степенная функция
y = a · xb
ln y = ln a +
b ln x
Это уравнение легко приводится к линейному
Y = ln y, A = ln a, X = ln x
Параметр b в степенной функции является коэффициентом эластичности: на сколько изменится результат, если фактор изменится на 1%
Это уравнение легко приводится к линейному
Y = ln y, A = ln a, X = ln x
Параметр b в степенной функции является коэффициентом эластичности: на сколько изменится результат, если фактор изменится на 1%
