
- •Теория вероятностей Распределение 2
- •Распределение Стьюдента
- •Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева
- •Математическая статистика Выборочный метод и его основные понятия
- •Способы отбора
- •Вариационный ряд для дискретных и непрерывных случайных величин
- •Полигон и гистограмма
- •Эмпирическая функция распределения и ее свойства
- •Свойства эмпирической функции распределения
- •Статистические оценки параметров распределения. Состоятельность и несмещенность статистических оценок
- •Выборочные среднее и дисперсия
- •Надежность и доверительный интервал
- •Определение доверительных интервалов Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии
- •Проверка статистических гипотез
- •Статистический критерий
- •Критическая область. Область принятия гипотезы. Критические точки
- •Критерий согласия Пирсона о виде распределения
- •Элементы теории корреляции
- •Выборочные уравнения регрессии
- •Линейная регрессия
- •Нелинейная регрессия
- •Логарифмическая модель
- •Обратная модель
- •Степенная модель
- •Показательная модель
Обратная модель
Обратная
модель имеет вид
.
Заменой
эта модель сводится к линейной. Модель
применяется, например, для характеристики
связи удельных расходов сырья, материалов,
топлива с объемом выпускаемой продукции.
Кроме этого, классическим примером
применения модели является кривая
Филлипса, характеризующая нелинейное
соотношение между нормой безработицы
x и процентом прироста
заработной платы y.
Степенная модель
Степенная
функция вида
при m=3 (кубическая функция)
в микроэкономике моделирует зависимость
общих издержек от объема выпуска;
квадратичная функция (m=2)
отражает зависимость между объемом
выпуска и средними или предельными
издержками (или между расходами на
рекламу и прибылью). Модель может быть
сведена к линейной модели множественной
регрессии с помощью замены
.
Параметры модели ищут с помощью МНК.
Показательная модель
Показательная
функция
может использоваться при анализе
изменения переменной Y с
постоянным темпом прироста во времени.
Например, производственная функция
Кобба – Дугласа с учетом научно –
технического прогресса:
.
Прологарифмировав, получаем соотношение:
,
которое сводится к линейному виду с помощью замен
.