Cтраница 1
Простая линейная регрессия - используется на практике для оценки будущей потребности в активах при изменении ряда факторов, в частности: объема продаж, уровня запасов и влияния инфляции. [1]
Значимость коэффициентов простой линейной регрессии ( а и Ь) также может быть установлена с помощью / - критерия Стьюдента. [2]
Мы рассмотрим здесь лишь простейший случай простой линейной регрессии, где х считают точно определяемой независимой переменной, а у зависимой переменной, имеющей статистический характер. Данные должны укладываться на прямую. [3]
Эта формула годится для частного случая простой линейной регрессии. Если интерес представляет корреляция двух из п переменных, то необходимо использовать другой метод. [4]
Другими словами, результат измерения Y X s является очень простой линейной регрессией по X. Есть ли для X лучшая оценка, чем измеренная величина Y. Удивительно, но в некоторых частных случаях ответ оказывается утвердительным. Предположим, например, что X и е некоррелиро-ваны и регрессия X по Y также линейна. [5]
С помощью метода наименьших квадратоз вычислим оценки параметров в модели простой линейной регрессии для спзктра вибрации. [6]
Предполагая, что зависимость между X и Y описывается моделью простой линейной регрессии, построить МНК-оценки неизвестных параметров. [7]
Другими словами, результат измерения Y X - - к является очень простой линейной регрессией по X. Есть ли для X лучшая оценка, чем измеренная величина У. Удивительно, но в некоторых частных случаях ответ оказывается утвердительным. Предположим, например, что X и Е некорре-лированы и регрессия X по Y также линейна. [8]
Другими словами, результат измерения У X - - е является очень простой линейной регрессией по X. Есть ли для X лучшая оценка, чем измеренная величина У. Удивительно, но в некоторых частных случаях ответ оказывается утвердительным. Предположим, например, что X и е некорре-лированы и регрессия X по Y также линейна. [9]
Такое моделирование, однако, может потребовать больших компьютерных ресурсов, но можно аппроксимировать будущее состояние системы с помощью простой линейной регрессии, когда будущие величины предсказываются из линейных комбинаций текущих величин. Эта, третья методика эффективно использована Йенсеном [61] в прогнозирующих индикаторах самолетов. [10]
Такое моделирование, однако, может потребовать больших компьютерных ресурсов, но можно аппроксимировать будущее состояние системы с помощью простой линейной регрессии, когда будущие величины предсказываются из линейных комбинаций текущих величин. Эта, третья методика эффективно использована Иенсеном [61] в прогнозирующих индикаторах самолетов. [11]
После заполнения поля ввода надо нажать клавишу Рб, и на экране появятся точки скачков эмпирической функции распределения, построенные на нормальной вероятностной бумаге, а также линия простой линейной регрессии для этих данных. [12]
Для простоты на рисунке показаны только шесть точек. Стандартная статистическая процедура простой линейной регрессии обсуждается в гл. [13]
Однако есть более простой метод определения апостериорных альфы, беты и характеристической линии портфеля, который также позволяет получить некоторую информацию об управлении портфелем. Данный метод подразумевает использование простой линейной регрессии ( simple linear regression) и относится к методам оценки рыночной модели для отдельной ценной бумаги, изложенным в гл. [14]
Коэффициент бета ценной бумаги можно оценить, используя данные о доходности бумаги за прошлые периоды и об индексе рынка. Бета представляет собой наклон графика рыночной модели ценной бумаги, вычисленный на основе простой линейной регрессии. [15]