Matematika pro ekonomiku - Statistika, regresní analýza, náhodné ...

More documents

Recommendations

Info

Základní pojmy 39 Definice Vztah (1) se nazývá regresní model. Funkce f se nazývá regresní funkce. Čísl˚um θ1, ..., θp se ˇríká parametry regrese. Náhodný vektor X = (X1, ..., Xr ) se nazývá vysvětlující proměnná. Náhodná veličina Y je pak vysvětlovaná proměnná. Kateˇrina Staňková Helisová Matematika pro ekonomiku
Metoda nejmenˇsích čtverc˚u 40 Definice Necht’ (yi, x1i , ..., xri ), i = 1, ..., n je n pozorování vektoru (Y , X1, ..., Xr ). Označme S(θ1, ..., θp) = n i=1 (yi − f (x1i , ..., xri , θ1, ..., θp)) 2 Výraz S(θ1, ..., θp) se nazývá reziduální součet čtverc˚u. Metoda spočívá v minimalizaci ( ˆ θ1, ..., ˆ θp) = arg minS(θ1, ..., θp) θ1,...,θp = arg min θ1,...,θp n (yi − f (x1i , ..., xri , θ1, ..., θp)) 2 , i=1 (parciální derivací podle jednotlivých parametr˚u - viz MMV). Kateˇrina Staňková Helisová Matematika pro ekonomiku
Page 1 and 2: Matematika pro ekonomiku Statistika
Page 3 and 4: Úlohy statistiky 2 1 Sestavit mode
Page 5 and 6: Častá rozdělení ve statistice:
Page 7 and 8: Výběrový pr˚uměr a výběro
Page 9 and 10: Kvantily 8 Definice Necht’ distri
Page 11 and 12: Pˇríklad 10 21× po sobě byly sl
Page 13 and 14: Histogram a boxplot 12 0 2 4 6 8 Hi
Page 15 and 16: Bodový odhad 14 Definice Mějme n
Page 17 and 18: Metoda maximální věrohodnosti 16
Page 19 and 20: Metoda maximální věrohodnosti pr
Page 21 and 22: Intervalové odhady parametr˚u nor
Page 23 and 24: Intervalové odhady zaloˇzené na
Page 25 and 26: Intervalové odhady zaloˇzené na
Page 27 and 28: Princip testování hypotéz 26 Nec
Page 29 and 30: Testování pomocí intervalových
Page 31 and 32: Testování stˇrední hodnoty norm
Page 33 and 34: Testování stˇrední hodnoty norm
Page 35 and 36: χ 2 test dobré shody 34 Chceme-li
Page 37 and 38: II. REGRESN Í ANAL´ YZA Kateˇrin
Page 39: Cíl regresní analýzy 38 Uvaˇzu
Page 43 and 44: Bodový odhad parametr˚u modelu 4
Page 45 and 46: Intervalové odhady parametr˚u 44
Page 47 and 48: Pˇríklad 46 Pro data z pˇredeˇs
Page 49 and 50: Pásy spolehlivosti 48 Pás spolehl
Page 51 and 52: Analýza reziduí a odlehlá pozor
Page 53 and 54: Výběr vhodného modelu 52 Koefic
Page 55 and 56: Definice náhodného procesu 54 Def
Page 57 and 58: Trajektorie procesu 56 Náhodný p
Page 59 and 60: Silná stacionarita procesu 58 Ozna
Page 61 and 62: Definice Markovské ˇretězce s di
Page 63 and 64: Pravděpodobnostmi pˇrechodu, homo
Page 65 and 66: Rozdělení Markovského ˇretězce
Page 67 and 68: Chapman-Kolmogorova rovnost 66 Vzta
Page 69 and 70: Klasifikace 68 Definice Stav j Mark
Page 71 and 72: ˇRetězec s konečně mnoha stavy
Page 73 and 74: Absorpční stavy a rozloˇzitelnos
Page 75 and 76: Stacionární rozdělení 74 Věta
Page 77 and 78: Markovský ˇretězec se spojitý
Page 79 and 80: Matice pravděpodobnosti pˇrechodu
Page 81 and 82: Vlastnosti intenzity pˇrechodu 80
Page 83 and 84: Klasifikace stav˚u Markovského ˇ
Page 85 and 86: Nejčastěji pouˇzívané Markovsk
Page 87: Nejčastěji pouˇzívané Markovsk

Matematika pro ekonomiku - Statistika, regresní analýza, náhodné ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?