Теория вероятности и математическая статистика (ОмскГА)
Дата изготовления: сентябрь 2019 года.
Цель: рассмотреть классическую линейную регрессию для случая одной объясняющей переменной; показать статистические характеристики оценок параметров.
Задачи:
- рассмотреть сущность классической линейной регрессии для случая одной объясняющей переменной;
- привести статистические характеристики оценок параметров;
- объяснить сущность теоремы Гаусса-Маркова.
Объект исследования: линейные методы.
Предмет: регрессионные модели.
Методы: анализ, сравнение, метод обобщения и реферативного изложения.
Структура работы: введения, три параграфа, заключение, список литературы.
Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел.
Уникальность работы по Antiplagiat.ru на 28.12.2019 г. составила 69%
Введение 3
1 Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной 5
2 Статистические характеристики оценок параметров 6
3 Теорема Гаусса-Маркова 9
Заключение 11
Список литературы 13
1. Губарь Л. Н., Ермоленко А.В. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие / Л. Н. Губарь, А. В. Ермоленко. – Сыктывкар: Изд-во СГУ имени Питирима Сорокина, 2015. – 120 с. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://aermolenko.ru/wp-content/uploads/2015/09/Gubar-L-N-Ermolenko-A-V-Teoriya-ver-.pdf
2. Косников С. Н. Математические методы в экономике: учебное пособие для вузов / С. Н. Косников. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва: Издательство Юрайт, 2018. – 172 с.
3. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании. – М.: Дело, 2018. – 688 с.
4. Семенов В. А. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. Стандарт третьего поколения. – СПб.: Питер, 2013. – 192 с.
5. Спирина М. С., Спирин П.А. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Изд. центр «Академия», 2016. – 352 с.
6. Теория вероятностей и статистика / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров, И. Р. Высоцкий, И. В. Ященко [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.hse.ru
