-
Regresijas un korelācijas analīzes izmantošana tirgzinību pētīšanā
Оцененный!
| Nr. | Название главы | Стр. |
| Ievads | 3 | |
| 1. | Regresijas un korelācijas analīze | 4 |
| 2. | Korelācijas analīze | 5 |
| 2.1. | Pāru korelācija | 5 |
| 2.2. | Parciālā korelācija | 7 |
| 3. | Regresijas analīze | 9 |
| 3.1. | Lineārā vienfaktora regresija | 10 |
| 3.1.2. | Mazāko kvadrātu medote | 10 |
| 3.1.4. | Piemērs | 13 |
| 3.2. | Lineārā daudzfaktoru regresija | 16 |
| 3.2.1. | Lineārās daudzfaktoru regresijas vienādojums | 16 |
| 3.2.2. | Mazāko kvadrātu metode | 17 |
| 3.2.3. | Piemērs | 20 |
| 3.3. | Nelineārā regresija | 23 |
| Literatūras saraksts | 24 |
.Regresijas un korelācijas analīze
Statistisko sakarību pētīšana ir viens no centrālajiem statistikas un ekonometrijas uzdevumiem. Aiz faktiski novērotajām jeb statistiskajām sakarībām parasti slēpjas noteiktas cēloņsakarības. Statistikas un ekonometrijas metodes pašas par sevi nav paredzētas cēloņsakarību atklāšanai. Cēloņsakarības galvenokārt atklāj tās zinātnes nozares, kuras nodarbojas ar pētījuma objekta kvalitatīvo īpašību izpēti. Ekonometrijas galvenais uzdevums ir skaitliski, kvantitatīvi modelēt tādu pazīmju sakarības, kuru kvalitatīvie aspekti ir jau izpētīti, bet dažreiz arī tādu – par kuru mijiedarbību pagaidām ir izteiktas tikai hipotēzes. Ja jau ir izpētīta vai vismaz hipotēzes līmenī formulēta interesējošo pazīmju cēloņsakarība, tad var izšķirt pazīmes – cēloņus un pazīmes sekas. Statistikā un ekonometrijā pirmās sauc par faktorālām pazīmēm, bet otrās par rezultatīvām pazīmēm.
Ekonometrijas uzdevumus, pētot sakarības, nosacīti var apvienot divās grupās.
…
1.Regresijas un korelācijas analīze. 2.Korelācijas analīze. 2.1.Pāru korelācija. 2.2.Parciālā korelācija. 3.Regresijas analīze. 3.1.Lineārā vienfaktora regresija. 3.1.1.Lineārās regresijas vienādojums. 3.1.2.Mazāko kvadrātu medote. 3.1.3.Vērtējuma pilnā kļūda. 3.2.Lineārā daudzfaktoru regresija. 3.2.1.Lineārās daudzfaktoru regresijas vienādojums. 3.2.2.Mazāko kvadrātu metode. 3.3.Nelineārā regresija.
