Условия применения и ограничения кра.

1. наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является

статистической

2. необходима качественная однородность совокупности.

3. подчинение распределения совокупности по результативному и факторному

признаку, нормальному закону распределения, что связано с применением метода

наименьших квадратов.

1. Содержание

   • Коэффициент частной корреляции.
   • Частная корреляция.
   • 6.1. Элементы временного ряда
   • Автокорреляция
   • Выявление структуры временного ряда
   • Моделирование тенденции
   • 6.5. Изучение взаимосвязи переменных по данным временных рядов
   • 6.6. Критерий Дарбина-Уотсона
   • Напоминаем предпосылки регрессионного анализа:
   • Оценка уравнения регрессии.
   • Предпосылки к проведению регрессионного анализа
   • Условия применения и ограничения кра.
   • Проблема оценивания линейной связи экономических переменных.
   • Модель парной линейной регрессии.
   • Точечный и интервальный прогнозы для модели парной регрессии
   • Определение мультиколлинеарности. Последствия мультиколлинеарности. Методы обнаружения мультиколлинеарности
   • 38. Методы устранения мультиколлинеарности
   • Двухфакторная производственная функция Кобба-Дугласа
   • 51. Показатели двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа
   • Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
   • 62. Критерий Дарбина-Уотсона обнаружения автокорреляции остатков модели регрессии
   • Компоненты временного ряда
   • Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк)