Статистикалық регрессия
-
Экономикалық теорияларды статистикалық сынау
Эконометрика: экономикалық теорияларды статистикалық әдістермен тексеру. Деректерді талдау, экономикалық үрдістерді зерттеу және болжам жасауға көмектеседі.
-
Статистикалық деректерге жасалатын негізгі талаптар мен модельдер
Статистика: маңызды тұжырымдар, қателіктерден сақтану. Деректерді талдау үшін негізгі болжамдар – тәуелсіздік, қателіктердің әсері. Сапалы нәтиже үшін маңызды!
-
Қалыпты ең кішкентай квадраттар теоремасы
Гаусс-Марков теоремасы: ең төмен дисперсиялы сызықтық бөгетсіз бағалаушы ОЛС болып табылады. Қателердің өзара байланыссыздығы, тең дисперсиясы маңызды.
-
Сызықтық корреляцияның Пирсон коэффициенті
Пірсон корреляциясы: екі дерек жиымы арасындағы сызықтық байланысты өлшейтін статистикалық коэффициент. -1 мен 1 арасындағы мән береді. Математикалық формуласы туралы біліңіз.
-
Екілік тәуелді айнымалыға арналған статистикалық модельдер
Логистік регрессия: екілік айнымалыға статистикалық модель. Дәлдікпен болжам жасау, тәуекелді бағалау (диабет, жүрек ауруы). Регрессия талдауы.
-
Одновременды теңдеулер модельдері: Статистикалық талдау және шарттары
Бірмезгі теңдеулер модельдері: тәуелді айнымалылардың өзара байланысы, экономикадағы тепе-теңдік механизмі, баға белгілеу, есептеу қиындықтары.
-
Екі өлшемді деректер үшін ең жақсы сызық алгоритмі
Дэминг регрессиясы: 2D деректерге ең жақсы сызық табу алгоритмі. Х және Y осьтеріндегі қателерді ескереді, максималды ықтималдық бағалау, қателер теориясы.
-
Кросс-ковариациялық матрицалар арқылы ақпаратты шығару жолы
Канондық корреляциялық анализ: екі айнымалылар жиымы арасындағы байланысты табу, макс. корреляцияны анықтау. Статистика, көпөлшемді оқу үшін маңызды әдіс.
-
ЖСМ: Дисперсиялық талдау мен регрессияны біріктіретін жалпы сызықтық модель (ANCOVA)
ANCOVA: ANOVA мен регрессияны біріктіретін жалпы сызықтық модель. Тәуелді айнымалының орташа мәндерін салыстыру, қосымша айнымалыларды ескере отырып.
-
Қателі сызықты функциялар
Математикада, бөлікті сызықты функция – нақты айнымалының графигі түзу кесінділерінен құралған функция. Аффинді функция, интерполяция, жуықтау әдістері.
-
Кригинг: Интерполяциялық әдіс және қолданылуы
Кригинг – статистикалық интерполяция әдісі, кеңістіктік анализде қолданылады. Гаусс процесіне негізделген, ең жақсы сызықтық болжам береді.
-
Фермент кинетикасы: Линевейвер-Бурк графигі
Линейная трансформация Майкелис-Ментен: график Линевевера-Бурка, кинетика ферментов, ингибиторы. Точное определение параметров – нелинейная регрессия.
-
Деректер тізіміне ең жақсы сәйкес келетін қисық сызу процесі
Деректерге ең жақсы сәйкес келетін қисық құру процесі. Интерполяция, тегістеу, регрессия талдауы, деректерді визуализациялау және болжам жасау әдістері қарастырылады.
-
Статистикалық модельдерді бағалау критерийі: Акайке ақпараттық критерийі
Статистикалық модельдерді бағалау: AIC критерийі деректер жиынтығы үшін модельдердің сапасын анықтайды, болжам қатесін есептейді. Модельдерді таңдауға көмектеседі.
-
Жалпыланған сызықтық модельдер
Жалпыланған сызықтық модельдер (GLM) – бұл статистикалық модельдер класы. Сызықтық регрессияны кеңейтеді, байланыс функциясы мен дисперсияны өзгертеді. SEO үшін оптимизацияланған.
-
Айнымалылар арасындағы қатынастарды бағалаудың статистикалық әдістері
Регрессиялық талдау: тәуелді және тәуелсіз айнымалылар арасындағы қатынастарды бағалау. Сызықтық регрессия, модельдеу, статистикалық әдістер туралы біліңіз.
-
Түсіндіргіш айнымалылардың матрицасы
Регрессиялық талдаудағы түсіндіргіш айнымалылардың матрицасы – модельдеуге арналған деректер жиынтығы. Объектілер, айнымалылар, тәуелді айнымалылар туралы ақпарат.
-
Жалпылама есептеулердегі реттеу әдісі
Регрессия тігізілген (Ridge Regression): көп өлшемді регрессиядағы корреляцияны азайту, параметрлерді бағалаудың тиімділігін арттыру. Байқас-дисперсия арақатысуы.
-
Кешіктірген ең кіші квадраттар регрессиясы
Жартылай кемтіктер регрессиясы (PLS) – X және Y матрицалары арасындағы байланысты табатын статистикалық әдіс. Модельдеу, деректерді талдау үшін қолданылады.
-
Оптималды эксперименттік жобалау
Эксперименттерді жоспарлау: Оптималды жоспарлау критерийлері, қателерді азайту, шығындарды үнемдеу. Статистикалық модельдерді бағалауда тиімді әдіс.
-
Эконометриялық модельдер: теория және қолданылуы
Эконометрикалық модельдер: экономикалық үлгілерді статистикалық талдау, қарым-қатынастарды анықтау, теориялық негіздермен немесе оларсыз қолдану мүмкіндігі.
-
Көптік корреляция коэффициенті
Статистикадағы көптік корреляция коэффициенті – тәуелді айнымалыны басқа айнымалылар арқылы қаншалықты дұрыс болжауға болатынын көрсетеді. 0-ден 1-ге дейін.
-
Тұрғын үй бағасын бағалаудағы гедонистік регрессия моделі
Гедонистік регрессия: тауарлардың құнын сипаттамалары арқылы бағалау әдісі. Нарықтағы баға белгілеу, экономикалық талдау үшін қолданылады. Регрессиялық талдау негізінде.
-
Регрессиялық модельдегі сызықтық тәуелділік мәселесі
Регрессиялық модельдегі сызықтық тәуелділік (мультиколлинеарлық) туралы ақпарат. Толық және толық емес мультиколлинеарлық, оның салдары мен шешімдері.
-
R² коэффициенті: деректердің үлгіге сай келу дәрежесінің көрсеткіші
R² коэффициенті – статистикалық модельдің деректерге қаншалықты дәл сәйкес келетінін көрсетеді. Пропорцияны анықтап, болжамдар мен гипотезаларды тексеруге көмектеседі.
-
Қысқартылған түр: Эконометрикалық модельдердегі эндогендік және экзогендік айнымалылардың арақатынасы
Эконометриядағы төңкерілген форма – теңдеулер жүйесін шешу арқылы ішкі айнымалыларды сыртқы факторларға тәуелді ету. Модельдеу & бағалау әдісі.
-
Минималды нормалы квадратылық бейтарап бағалау теориясы (MINQUE)
Статистикада MINQUE теориясы: Раоның ең төмен нормалы квадраты бағалау әдісі, регрессия модельдеріндегі вариациялық құраушыларды бағалауға көмектеседі.
-
Екі мәнді регрессия және пробит модельдері
-
Сызықтық регрессияда қателіктердің әсері
Сызықтық регрессиядағы қателер тәуелсіз айнымалының дисперсиясын арттырып, регрессия коэффициентін төмендетуі мүмкін. Бұл туралы мақаламызда оқыңыз!
-
Эконометрияда эндогенділік мәселесі
Эконометрияда эндогенділік – түсіндіргіш айнымалының қателікпен байланысы. Бұрыс бағалауларға алып келеді, саясат ұсынуға кедерілдіреді. Жақсарту жолдары бар.
-
Канондық талдау: Статистикалық әдіс және қолданылуы
Канондық талдау: регрессия әдістері, корреляция, анықтама коэффициенттері (R, R2), канондық корреляциялар (ρ) туралы статистикалық мағлұмат.
-
Статистикада еркіндік дәрежесінің анықтамасы
Статистикада еркіндік дәрежесі – соңғы есептеуде өзгере алатын мәндер саны. Деректерді талдауда маңызды, параметрлерді бағалауда қолданылады.
-
Panel analysis
-
Фриш-Во-Ловелл теоремасы және оның қолданылуы
Фриш-Во-Ловелл теоремасы: Эконометрикадағы маңызды теорема. Регрессиялық модельдердегі айнымалылардың әсерін анықтауға көмектеседі. Статистикалық талдау үшін пайдалы.
-
Predictive modelling
-
Жай сызықтық регрессия моделінің негіздері
Жай сызықтық регрессия: тәуелсіз айнымалысы бар статистикалық модель. Ең жақсы болжамдарды табу үшін OLS әдісі қолданылады. Корреляция & стандартты ауытқу.
-
Сандық деректерді модельдеу: Пуассон регрессиясы және оның түрлері
Пуассон регрессиясы: сандық деректерді талдау, модельдеу және контингенттік кестелерді зерделеу. Теріс биномдық регрессия – кеңейтілген нұсқасы.
-
Статистикада беріктік регрессиясы
Регрессиялық талдаудың берік түрі: деректердің бұрмалануына төзімді, ауытқулардың әсерін азайтады. Статистикалық модельдеуде маңызды әдіс.
-
Эконометрикадағы байланыссыз регрессиялар моделі
Эконометриядағы SURE моделі: бір-бірімен байланыссыз регрессия теңдеулер жүйесін, бағалау әдістерін (ML, IGLS, IOLS) және OLS-мен теңдестіру шарттарын қарастырады.
-
Изотондық регрессия: сандық талдау әдісі
Изотоникалық регрессия: мәліметтерге монотондық қисық сызу, қателерді азайту. Статистика, тәжірибе нәтижелерін талдау, көпөлшемді масштабтауға қолданылады.
-
Бройш-Паган тесті: гетероскедастиктік талдау әдісі
Бройш-Паган тесті – сызықтық регрессияда гетероскедастиктіктерді анықтауға арналған статистикалық тест. Регрессия қатесінің дисперсиясын бағалауға көмектеседі.
-
Жалпыталған қосымды модельдер: Статистикалық талдау әдісі
Жалпыталған қосымша модельдер (GAM) туралы біліңіз: статистикалық модель, тегіс функциялар, деректерді талдау, болжам жасау, обобщенные линейные модели.
-
Бірлік салмақты регрессия: әдістер мен қолданылуы
Статистикадағы бірлік салмақты регрессия – ең қарапайым, берік регрессия әдісі. Бинарлық жіктеуге, мәліметтерді жаңартуға және интерпретацияға қолайлы.
-
Эконометрикада параметрлерді анықтау мәселесі
Эконометрияда параметрлерді бағалау мәселесі: модельдердегі айқындалмаушылық, байқаулы айнымалылар арқылы параметрлерді анықтау қиындықтары, теңдеулер жүйесі.
-
Цензураланған регрессия модельдері: Тобин моделінің статистикалық талдауы
Тобит моделі: цензураланған регрессияны статистикалық талдау. 1958 ж. Тобин жасаған, нөлдік мәліметтерді түзетуге арналған модель. Жақсы нәтижелер!
-
Деректерді тегістеу үшін жылжымалы орташа және полиномдық регрессия әдісі
Деректерді тегістеу үшін жылжымалы орташа, полиномдық регрессия және LOESS/LOWESS әдістері. Бұл әдістер жергілікті регрессия негізінде құрылған.
-
Деректерді жуықтау функциясымен өңдеу
Статистикада деректерді тегістеу – бұл шуды жойып, маңызды үлгілерді анықтау үшін қолданылатын тәсіл. Деректерді талдау және жақсартуға көмектеседі.
-
Тұрақты эффектілер моделі: Статистикалық талдау әдістері
Тұрақты эффектілер моделі: статистикадағы маңызды модель. Топ орташалары өзгермейтін регрессиялық модельдер, айнымалыларды жою арқылы деректерді талдау.
-
Жауап беттік әдістемесі: Статистикалық талдау және модельдеу
Жауап беттік әдістеме (RSM) – факторлар мен жауап айнымалылары арасындағы қатынасты зерттейтін статистикалық тәсіл. Оптимизацияға көмектеседі.
-
Жалданалған ең кіші квадраттар әдісі
Жалпыланган ең кіші квадраттар (GLS) – регрессиялық модельдердегі параметрлерді бағалау әдісі. Қалдықтардың байланысын ескере отырып, дәлдікті арттырады.
-
Параметрі емес регрессия талдауының түрлері
Регрессиялық талдаудың параметрі жоқ түрі: деректерден модель құрылымын анықтау, үлкен үлгі көлемі қажет. Гаусс процесі регрессиясы (Кригинг) туралы біліңіз.
-
Параметрілік және параметрілік емес модельдерді біріктіретін регрессия модельдері
Жартылай параметрлік регрессия: параметрлік және параметрлік емес модельдердің үйлесімі. Әдістері, артықшылықтары, қолданылуы туралы біліңіз. Статистика, модельдеу.
-
White test
-
Stepwise regression
-
Binomial regression
-
Mixed model
-
Contrast (statistics)