Теория вероятностей и математическая статистика. Линейная регрессия и корреляция.

Описание курса

 В экономике в большинстве случаев между переменными величинами существуют зависимости, когда каждому значению одной переменной соответствует не какое-то определенное, а множество значений другой переменной, причем сказать заранее, какое именно значение примет зависимая величина Y , нельзя. Такая зависимость получила название статистической (или стохастической, вероятностной). Более часто появление такой зависимости объясняется действием на результирующую переменную не только контролируемого или контролируемых факторов (в данном случае таким контролируемым фактором является переменная Х), а и многочисленных неконтролируемых случайных факторов. Примером статистической связи является зависимость урожайности от количества внесенных удобрений, стоимость одного экземпляра книги от тиража, выработки рабочего за смену от его квалификации и т.д.

Если при изменении х условные математические ожидания М(Y/Х=х) изменяются, то говорят, что имеет место корреляционная зависимость величины Y от Х.
     Функция φ(х)=М(Y/Х=х), описывающая изменение условного математического ожидания случайной переменной Y при изменении значений х переменной Х, называется функцией регрессии, а ее график – линией регрессии.

Что будет изучено

Излагается метод линейной регрессии.

Требования к обучаемому

Студенты разных специальностей.