Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными остатками - курсовая работа (Теория) по менеджменту

 

Тезисы:

  • ТЕМА: Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными остатками.
  • Метод наименьших квадратов строит оценки регрессии на основе минимизации суммы квадратов остатков.
  • Прежде всего, проверяется случайный характер остатков - первая предпосылка МНК.
  • Зависимость случайных остатков от теоретических значений .
  • Зависимость величины остатков от величины фактора .
  • Это значит, что для каждого значения фактора остатки имеют одинаковую дисперсию.
  • Наличие гетероскедастичности можно наглядно видеть из поля корреляции (рис.2.4) .
  • Если это условие применения МНК не соблюдается, то имеет место гетероскедастичность.
  • Наличие гетероскедастичности можно наглядно видеть из поля корреляции.
  • Оценки означает, что математическое ожидание остатков равно нулю.
Читать онлайнСкачать курсовую работу (теория)

 

 

Похожие работы:

Еще похожие работы

Предметы

Все предметы »

 

 

Актуальные курсовые работы (теория) по менеджменту