Анализ и исследование алгоритмов оценки точности регрессионных моделей
Анализ видов регрессионных моделей и алгоритмов оценки их точности. Математическое описание информационной системы оценки точности моделей. Параметры, влияющие на эффективность алгоритмов информационной системы оценки точности регрессионных моделей.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.03.2019 |
| Размер файла | 180,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
ФГБОУ ВПО "Волгоградский государственный технический университет"
Волжский политехнический институт (филиал)
Анализ и исследование алгоритмов оценки точности регрессионных моделей
Шелкова А.А., Фадеева М.В.
Аннотация
В данной работе был проведен анализ регрессионных моделей и алгоритмов оценки их точности.
Ключевые слова: регрессионные модели, алгоритмы оценки точности.
Изучение взаимосвязей различной природы между существующими явлениями и процессами имеет существенный вес в науке. С его помощью можно лучше понять сложный механизм причинно-следственных отношений между исследуемыми явлениями, ведь для полноценного исследования разных явлений необходимо количественно измерить тесноту причинно-следственных связей и выявить форму влияний. Для этих целей применяются различные виды анализа: корреляционный, дисперсный, регрессионный и так далее.
Широкое применение в прогнозировании находит регрессионный анализ. В настоящее время существуют большое количество регрессионных моделей которые вполне удачно справляются с задачей прогнозирования в различных народнохозяйственного и внутризаводского планирования. Практика показала, что регрессионные уравнения -- достаточно качественные измерители связей между любыми явлениями разных предметных областей. Поэтому все больше специалистов в различных областях науки в ходе своих исследований обращаются к данному разделу математической статистики, основанному на логике массовых явлений.
Целью данной работы является: повышение эффективности алгоритмов оценки точности регрессионных моделей.
Для достижения поставленной цели были обозначены следующие исследовательские задачи:
- Провести анализ видов регрессионных моделей, анализ алгоритмов оценки точности регрессионных моделей.
- Составить математическое описание информационной системы оценки точности регрессионных моделей.
- Выполнить программную реализацию информационной системы оценки точности регрессионных моделей.
- Выяснить, какие параметры влияют на эффективность реализованных алгоритмов информационной системы оценки точности регрессионных моделей.
Постановка задачи. Сначала было выполнено исследование следующих видов регрессионных моделей: простая регрессия, множественная регрессия, факторная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия поверхности отклика, регрессия поверхности смеси. Различные виды регрессионных моделей характеризуются различными видами уравнений регрессии, количеством коэффициентов в данных уравнениях. Было выяснено, что наиболее удачно работают гибридные модели, а именно аддитивные, линейно-мультипликативные модели и модели с запаздыванием[1].
Далее был выполнен анализ качества определения оценок коэффициентов регрессии и адекватности уравнения регрессии. О качестве моделей регрессии можно судить по значениям коэффициента корреляции (индекса корреляции) и коэффициента детерминации для однофакторной модели и по значениям коэффициента множественной корреляции и совокупного коэффициента детерминации для моделей множественной регрессии. Чем ближе абсолютные величины данных коэффициентов к 1, тем теснее связь между изучаемым признаком и выбранными факторами и, следовательно, с тем большей уверенностью можно судить об адекватности построенной модели, включающей в себя наиболее влияющие факторы[2].
Далее был выполнен анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии и адекватности уравнения регрессии.
Также было рассмотрено применение регрессионных моделей (Рис.1): автоматизированная информационная система прогнозирования свойств полимерных композиционных материалов (ПКМ) на основе регрессионного анализа и применение регрессионных моделей для прогнозирования объемов продаж.
Рисунок 1. Структурная модель АИС прогнозирования свойств ПКМ
В заключении были получены результаты оценки точности модели, результаты оценки адекватности модели, результаты оценки сложности алгоритмов.
регрессионный математический информационный алгоритм
Библиографический список
1) Вельдяксов В. Н., Шведов А. С. О методе наименьших квадратов при регрессии с нечеткими данными // Экономический журнал ВШЭ. 2014. №2 С.328-344.
2) Ивашнев Л.И., Горбачёва С.Л. Варианты метода взвешенной регрессии. - М.: Вестник МГОУ, Серия «Экономика и право», 2013, № 2
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика двухшагового метода наименьших квадратов для решения систем эконометрических уравнений. Способы оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Знакомство с особенностями системы эконометрических уравнений.
курсовая работа [593,8 K], добавлен 04.06.2015Основы построения регрессионных моделей: метод наименьших квадратов; двухмерная линейная концепция корреляционного и регрессионного анализа. Показатели статистической обработки информации: дисперсия, математическое ожидание и стандартное отклонение.
контрольная работа [80,8 K], добавлен 27.11.2012Анализ системы показателей, характеризующих как адекватность модели, так и ее точность; определение абсолютной и средней ошибок прогноза. Основные показатели динамики экономических явлений, использование средних значений для сглаживания временных рядов.
контрольная работа [16,7 K], добавлен 13.08.2010Виды детерминированного факторного анализа. Показатели рентабельности производства на основе регрессионных моделей. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
курсовая работа [700,7 K], добавлен 18.05.2011Моделирование односекторной экономической системы. Построение графической, статистической и динамической моделей. Графики погашения внешних инвестиций. Моделирование двухсекторной экономической системы. Архитектура системы. Спецификация данных модели.
дипломная работа [1023,8 K], добавлен 16.12.2012Описание системы показателей оценки эффективности инвестиций. Простые показатели и сферы их применения. Математическое выражение оценки эффективности инвестиций и производства в целом. Системы оценочных показателей эффективности инвестиционных проектов.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 12.12.2011Расчет основных характеристик рядов динамики показателей денежного обращения в России. Выявление тенденций показателей денежного обращения на основе метода аналитического выравнивания и прогнозирования. Построение динамических регрессионных моделей.
курсовая работа [322,9 K], добавлен 23.10.2014Процесс оценки стоимости предприятия. Информационная база оценки, ее состав и структура. Использование информационной базы в доходном, сравнительном, затратном подходе оценки бизнеса. Подготовка информационной базы для оценки стоимости ОАО "КОМЗ".
курсовая работа [72,9 K], добавлен 19.08.2010Исследование основных этапов создания системы массовой оценки. Сбор и первичный анализ исходной информации. Принцип построения корпоративной системы массовой оценки объектов недвижимости. Разработка математической модели оценки стоимостных показателей.
презентация [13,0 M], добавлен 26.01.2015Раскрытие экономической сущности стоимости капитала как принесенного дохода, необходимого для оправдания вложений инвестора. Характеристика традиционных методов и моделей оценки стоимости капитала. Практика определения стоимости собственного капитала.
контрольная работа [24,4 K], добавлен 16.06.2011Потребность в инновационных товарах и услугах как предмет статистического исследования. Расчет интегрального показателя качества жизни населения в России на основе регрессионных моделей. Построение обобщенных характеристик научно-технического развития.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 27.07.2016Проблема оценки рисков судоходных компаний. Деятельность транспортных компаний в различных климатических условиях. Иерархия субъекта в пирамиде "актор-риск". Организационные, рыночные, кредитные, юридические и технико-производственные риски корпораций.
статья [22,3 K], добавлен 06.06.2016Определение основных особенностей национальных экономических моделей и теоретическое исследование классификации экономических систем. Характеристика субъектов экономической системы. Анализ моделей рыночной экономики на примере США, Швеции и Германии.
курсовая работа [27,0 K], добавлен 03.02.2011Технология производства пшеничного хлеба; показатели качества готового продукта, инструменты контроля. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса. Выбор параметров и экспериментальных данных, обработка результатов измерений.
курсовая работа [150,6 K], добавлен 23.11.2012Организационные формы и субъекты экономического анализа. Элементы информационной системы анализа, цели предоставления и степень точности информации. Состав информации, необходимой для принятия управленческого решения; справочно-правовые базы данных.
лекция [46,5 K], добавлен 27.01.2010Методы анализа детерминированных моделей. Построение моделей факторного анализа. Методы анализа стохастических моделей. Методы оптимизации в экономическом анализе. Методы комплексного анализа. Рейтинговая оценка финансового состояния.
курсовая работа [47,9 K], добавлен 12.05.2008Методы оценки рыночной стоимости недвижимости: затратный, сравнения продаж и капитализации дохода. Согласование полученных результатов оценки. Описание объекта оценки. Основные предпосылки и ограничения. Объем выполненных работ. Определения и понятия.
курсовая работа [65,9 K], добавлен 30.03.2012Комплексный анализ как база комплексной оценки эффективности бизнеса. Методика комплексной оценки эффективности хозяйственной деятельности. Динамика качественных показателей использования ресурсов. Методика сравнительной рейтинговой оценки эмитентов.
курсовая работа [44,8 K], добавлен 12.12.2009Разработка стратегий, методов и моделей управления конкурентоспособностью. Формирование группы показателей, используемых для оценки конкурентоспособности объекта исследования. Анализ позиции ОАО "Ярич" на рынке производителей алкогольной продукции.
курсовая работа [152,3 K], добавлен 01.06.2009Основные методы оценки офисной недвижимости. Информация, необходимая для оценки офисной недвижимости. Основные факторы, влияющие на стоимость недвижимости. Сбор и анализ информации об объекте оценки. Определение рыночной стоимости объекта оценки.
курсовая работа [179,7 K], добавлен 23.06.2012
