- •Три этапа развития статистики
- •Основные этапы развития статистики
- •2. Предмет и задачи статистики
- •3.Основные понятия теории статистики
- •Сбор информации;
- •1.Организационные и методологические вопросы статистического наблюдения
- •2. Ошибки статистического наблюдения
- •Классификация ошибок статистического наблюдения
- •3. Организационные формы, виды и способы статистического наблюдения
- •1. Сводка и группировка (понятие и основные виды)
- •2.Ряды распределения: атрибутивные и вариационные
- •3.Статистические таблицы и графики, требования к составлению таблиц
- •Макет таблицы
- •4. Классификация как особый вид группировки. Роль классификаций в статистике
- •2. Классификация относительных показателей
- •Классификация относительных показателей
- •3. Понятие «средняя величина» и основные виды средних величин в статистике Понятие «средняя величина»
- •Различные виды средних величин и способы их расчета
- •В табл. 4.2 те же обозначения, что и в табл. 4.1.
- •Вспомогательная таблица для расчета простой и взвешенной средней арифметической
- •Исходные данные и вспомогательные расчеты для определения средней гармонической
- •1. Понятие вариации и основные виды показателей вариации
- •Вспомогательная таблица для расчета показателей вариации
- •На основе исходных данных вначале подсчитываются средние величины, а затем находятся отклонения от средних. Рекомендуется в расчетах показателей вариации пользоваться формулой средней взвешенной.
- •2.Свойства средней арифметической и дисперсии
- •Свойства дисперсии
- •(Свойство минимальности).
- •3. Изучение структурных характеристик вариационного ряда
- •2. Показатели концентрации и дифференциации
- •3. Показатели структурных сдвигов
- •Лекция №7. Методология организации выборочных наблюдений5.
- •1.Задачи выборочного наблюдения и различные способы формирования выборки
- •Способы отбора единиц из генеральной совокупности
- •2. Понятие «ошибка выборки» и способы ее расчета
- •3. Расчет оптимальной численности выборки
- •Лекция №8. Методы и показатели оценки тесноты статистических взаимосвязей.
- •1.Понятие «статистическая взаимосвязь»
- •2. Классификация методов оценки тесноты статистических связей
- •3. Аналитические показатели оценки тесноты взаимосвязей между количественно измеримыми признаками
- •Вспомогательная таблица для расчета рангового коэффициента корреляции Спирмена
- •4.Способы оценки тесноты взаимосвязей между качественными признаками
- •Лекция №9. Статистическое изучение динамики социально -экономических процессов и явлений.
- •2. Аналитические показатели динамики
- •Аналитические показатели динамики
- •3. Сглаживание (выравнивание) динамических рядов: механическое и аналитическое сглаживание
- •Лекция №10. Построение уравнений тренда и уравнений парной линейной регрессии
- •1. Сущность метода наименьших квадратов
- •2. Построение уравнений регрессии
- •Расчет параметров парной линейной регрессии
- •3. Построение уравнений тренда
- •Вспомогательная таблица для расчета параметров уравнений линейного и квадратического тренда
- •4. Расчет корреляционного отношения на основе уравнения регрессии
- •Способы отбора факторных переменных.
- •Исходные данные для построения уравнений регрессии
- •После подсчета сумм в нижней строке таблицы, находим линейный коэффициент корреляции:
- •Матрица коэффициентов парной корреляции
- •Использование метода наименьших квадратов для построения нелинейных уравнений регрессии
- •Нелинейные относительно оцениваемых параметров
- •1. Понятие «статистический индекс»
- •2.Различные виды статистических индексов и способы их расчета
- •Различные виды агрегатных индексов
- •Вспомогательная таблица для расчета агрегатных индексов по формулам Ласпейреса и Пааше
- •3. Сущность индексного метода в статистике
- •Примеры решения задач индексным методом.
- •1. Понятие «прогноз» и виды прогнозов
- •2. Сущность статистических методов прогнозирования и требования к исходной статистической информации
- •3.Прогнозирование на основе уравнений тренда
- •1.Кластерный анализ
- •Дискриминантный анализ
- •3.Факторный анализ (метод главных компонент)
Расчет параметров парной линейной регрессии
Исходные данные |
Вспомогательные расчеты |
|||
x |
y |
x2 |
x ×y |
ŷ = f(x) |
… |
|
|
|
|
Σ |
|
|
|
|
Система нормальных уравнений для поиска параметров двухфакторной линейной регрессии (y = a0 + a1x1 + a2x2) имеет более сложный вид, чем система (10.1):
Σ y = na0 + a1 Σx1 + a2Σx2;
Σyx1= a0 Σx1 + a1 Σx12 + a2 Σx1 x2; (10.3)
Σyx2= a0 Σx2 + a1 Σx1 + a2 Σx22;
Очень похожий вид имеет система нормальных уравнений для расчета параметров квадратической регрессии (y = a0 + a1x + a2x2):
Σy = na0 + a1 Σx + a2Σx2;
Σyx1 = a0 Σx + a1 Σx2 + a2 Σx3; (10.4)
Σyx2 = a0 Σx2 + a1 Σx3 + a2 Σx4;
Система (10.4) получается из системы (10.3) и наоборот путем простейшей замены переменных x1 = x; x2 = x2.
Эти системы также решаются методом определителей.
Вначале находится определитель Δ матрицы коэффициентов при неизвестных, затем столбцы этой матрицы поочередно заменяются столбцом свободных членов системы нормальных уравнений, и рассчитываются еще три соответствующих определителя: Δ0, Δ1, Δ2.
Параметры a0 , a1, a2 рассчитываются по формулам:
a0= Δ0/ Δ; a1 = Δ1/ Δ; a2 = Δ2/ Δ
Подробнее различные сложности, которые возникают при построении уравнений нелинейной и множественной регрессии, мы рассмотрим на следующей лекции.
3. Построение уравнений тренда
Для расчета параметров уравнений тренда также используется метод наименьших квадратов (МНК), но при этом используется особый прием – введение условного обозначения времени. За счет введения условного обозначения времени существенно упрощаются формулы для расчетов параметров уравнений тренда. В теории статистики доказывается, что результат расчета параметров не зависит от изменения начала координат на оси отсчета периодов времени. Это связано с тем, что время изменяется равномерно и в одном направлении. Расчет параметров уравнений регрессии значительно сложнее именно из-за того, что ввести условное обозначение переменной x в данном случае не удается.
При расчете параметров уравнений тренда обычно строится вспомогательная таблица, в которой специально вводят условное обозначение времени.
Условное время вводят таким образом, чтобы Σt = 0. Если число реальных периодов (моментов) времени нечетное, в середине ставится 0, а затем отсчет ведется вправо и влево от нуля (как считают в истории «годы до нашей эры»). Если число периодов четное, то 0 пропускается; при этом отсчет вправо ведется от 1, отсчет влево – от –1.
Пример условного обозначения времени показан в табл. 10.1. Если заменить в ранее приведенных системах нормальных уравнений (10.1) и (10.4) переменную x на переменную t и заменить в полученных системах и на ноль, получим следующие, более простые системы:
n a0 = Σy;
a1Σx2 = Σxy. (10.5)
Σ y = na0 + a2Σt2;
Σyt = a1 Σt2; (10.6)
Σyt2 = a0 Σt2 + a2 Σt4;
Решая системы (10.5) и (10.6), получаем простейшие формулы для расчета параметров соответственно линейного (10.7) и квадратического тренда (10.8).
Таблица 10.2