Gotovi Seminarski Diplomski Maturalni Master ili Magistarski

Puna verzija: Prosta i višestruka linearna regresija
Trenutno pregledate Lite verziju foruma. Pogledajte punu verziju sa odgovarajućim oblikovanjima.
Maturski, Seminarski , Maturalni i diplomski radovi iz ekonomije: menadzment, marketing, finansija, elektronskog poslovanja, internet tehnologija, biznis planovi, makroekonomija, mikroekonomija, preduzetnistvo, upravljanje ljudskim resursima, carine i porezi.



U ovom seminarskom radu naše interesovanje ćemo usmeriti na istraživanje međusobnih veza i uticaja dve ili više pojava. Naše zaključivanje zasnivaće se na uzorku, na osnovu uzorka ćemo ispitivati kako su varijacije jedne pojave povezane sa varijacijama neke druge pojave. Cilj našeg istraživanja neće se odnositi samo na uzorak, već pre svega na osnovni skup iz kojeg je uzorak izvučen.

Korelacija (lat. con = sa, relatie = odnos) predstavlja suodnos ili međusobnu povezanost između različitih pojava predstavljenih vrednostima dvaju promenljivih. Pri tome povezanost znači da je vrednost jedne promenljive moguće sa određenom verovatnoćom predvideti na osnovu saznanja o vrednosti druge varijable. Klasični primeri povezanosti su npr saznanje o uticaju količine padavina na urod žitarica, o povezanosti slane hrane i visokog krvnog pritiska i sl. Promena vrednosti jedne promenljive utiče na promenu vrednosti druge promenljive.

Promenljiva koja svojom vrednošću ne utiče na drugu promenljivu naziva se nezavisna promenljiva. Promenljiva na koju se utiče naziva se zavisna promenljiva. Npr unošenje više soli u organizam utiče na porast krvnog pritiska, dok porast krvnog pritiska ne utiče na povećanje unošenja soli u organizam. U ovom primeru unošenje soli u organizam je nezavisna promenljiva, a povećanje krvnog pritiska je zavisna promenljiva. Mogući su slučajevi da dve promenljive istovremeno utiču jedna na drugu, pa su u tom slučaju obe promenljive istovremeno i zavisne i nezavisne. . .

Sadržaj :

UVOD 3
1.1 Prosta linearna regresija 4
1.1.1 Dijagram raspršenosti 4
1.1.2 Prost linearni regresioni model 4
1.2 Karakteristike i pretpostavke regresionog modela 5
1.2.1 Ocenjivanje: metod najmanjih kvadrata 6
1.2.2 Normalne jednačine 8
1.3 Merenje reprezentativnosti linije regresije 10
1.3.1 Testiranje značajnosti regresione veze 12
1.4 Korišćenje regresionog modela za ocenjivanje predviđanje vrednosti zavisne promenljive 13
1.5 Prosta linearna korelacija 15
1.6 Višestruka linearna regresija 17
ZAKLJUČAK 21
LiTERATURA 22

Referentni URL