25-06-2010, 01:54 PM
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 statistici prilikom istrazivanja kvantitativnog slaganja varijacija izmedju dveju ili vise pojava primenjuju se metodi regresione I korelacione analize.
Kod regresione analize potrebno je unapred odrediti koja pojava ce imati ulogu zavisne promenljive,a koja nezavisne promenljive.Ovo utvrdjujemo na osnovu teorijskih,ili empirijskih saznanja,ili pretpostavki o prirodi analiziranih pojava.
Cilj regresije jeste da se utvrdi priroda veze,odnosno oblik zavisnosti izmedju posmatranih pojava.To postizemo pomocu odgovarajuceg regresionog modela.Regresioni model je takav statisticki model koji kroz matematicke formule I niz odgovarajucih pretpostavki najbolje opisuje kvantitativnu zavisnost izmedju varijacija posmatranih pojava u realnosti.Regresioni model pokazuje prosecno slaganje varijcija ispitivanih pojava.regresioni model nije sam po sebi cilj,vec samo sredstvo pomocu kojeg smo u stanju da ocenimo I predvidimo ponasanje zavisne promenljive za zeljene vrednosti nezavisne promenljive.
Svrha korelacione analize jeste da se ispita da li izmedju varijacija posmatranih pojava postoji slaganje I ako postoji u kom stepenu.
Vazno je napomenuti da pomcu regresije i korelacije nismo u stanju da otkrijemo postojanje uzrocno-posledicne veze izmedju ispitivanih pojava u smislu da je jedna pojava uzrok a druga posledica.To mozemo utvrditi drugim metodama kvantitativne ili pomocu kvalitativne analize.
Prilikom istrazivanja medjusobnih veza dveju promenljivih primenjuju se metodi proste(linearne I krivoliniske)regresione I korelacione analize,a u slucaju posmatranja vise promenljivih metodi visestruke(linearne I nelinearne)regresije I korelacije.Mi cemo se ograniciti samo na linearne veze,jer su znatno lakse za izvodjenje,a I u praksi se cesce koriste ...
PROSTA LINEARNA REGRESIJA
Regresiona analiza je jedan od najvaznijih I najcesce koriscenih statistickih metoda I ima veliku primenu u ekonomiji I ostalim drustvenim naukama.Termin regresija prvi je upotrebio engleski naucnik Francis Galton 1885.godine prilikom istrazivanja naslednih osobina dece u odnosu na roditelje.Danas se rec regresija koristi da ukaze na statisticki metod koji omgucava predvidjanje I ocenjivanje jedne pojave na osnovu vrednosti neke druge pojava.O prostoj linearnoj regresiji govorimo kada posmatramo dve pojave izmedju kojih postoji linearna povezanost....
SADRŽAJ
1.UVOD 2
2. PROSTA LINEARNA REGRESIJA 3
2.1 DIJAGRAM RASPRSENOSTI 4
2.2 PROST LINEARNI REGRESIONI MODEL 4
2.3 KARAKTERISTIKE I PRETPOSTAVKE REGRESIONOG MODELA 5
2.4 OCENJIVANJE: METOD NAJMANJIH KVADRATA 6
2.5 MERNJE REPREZENTATIVNOSTI LINIJE REGRESIJE 9
2.6 STANDARDNA GRESKA REGRESIJE 10
2.6.1 Testiranje znacajnosti regresione veze 11
2.7 KORISCENJE REGRESIONOG MODELA ZA OCENJIVANJE PREDVIDJANJE VREDNOSTI ZAVISNE PROMENLJIVE 12
2.7.1 Problemi ekstrapolacije u regresiji 13
3. PROSTA LINEARNA KORELACIJA 14
3.1 KOEFICIJENT PROSTE LINEARNE KORELACIJE UZORKA,R 14
3.2 TESTIRANJE ZNACAJNOSTI OCENE KOEFICIJENTA PROSTE LINEARNE KORELACIJE 14
4. ZAKLJUČAK 15
LITERATURA 16
U statistici prilikom istrazivanja kvantitativnog slaganja varijacija izmedju dveju ili vise pojava primenjuju se metodi regresione I korelacione analize.
Kod regresione analize potrebno je unapred odrediti koja pojava ce imati ulogu zavisne promenljive,a koja nezavisne promenljive.Ovo utvrdjujemo na osnovu teorijskih,ili empirijskih saznanja,ili pretpostavki o prirodi analiziranih pojava.
Cilj regresije jeste da se utvrdi priroda veze,odnosno oblik zavisnosti izmedju posmatranih pojava.To postizemo pomocu odgovarajuceg regresionog modela.Regresioni model je takav statisticki model koji kroz matematicke formule I niz odgovarajucih pretpostavki najbolje opisuje kvantitativnu zavisnost izmedju varijacija posmatranih pojava u realnosti.Regresioni model pokazuje prosecno slaganje varijcija ispitivanih pojava.regresioni model nije sam po sebi cilj,vec samo sredstvo pomocu kojeg smo u stanju da ocenimo I predvidimo ponasanje zavisne promenljive za zeljene vrednosti nezavisne promenljive.
Svrha korelacione analize jeste da se ispita da li izmedju varijacija posmatranih pojava postoji slaganje I ako postoji u kom stepenu.
Vazno je napomenuti da pomcu regresije i korelacije nismo u stanju da otkrijemo postojanje uzrocno-posledicne veze izmedju ispitivanih pojava u smislu da je jedna pojava uzrok a druga posledica.To mozemo utvrditi drugim metodama kvantitativne ili pomocu kvalitativne analize.
Prilikom istrazivanja medjusobnih veza dveju promenljivih primenjuju se metodi proste(linearne I krivoliniske)regresione I korelacione analize,a u slucaju posmatranja vise promenljivih metodi visestruke(linearne I nelinearne)regresije I korelacije.Mi cemo se ograniciti samo na linearne veze,jer su znatno lakse za izvodjenje,a I u praksi se cesce koriste ...
PROSTA LINEARNA REGRESIJA
Regresiona analiza je jedan od najvaznijih I najcesce koriscenih statistickih metoda I ima veliku primenu u ekonomiji I ostalim drustvenim naukama.Termin regresija prvi je upotrebio engleski naucnik Francis Galton 1885.godine prilikom istrazivanja naslednih osobina dece u odnosu na roditelje.Danas se rec regresija koristi da ukaze na statisticki metod koji omgucava predvidjanje I ocenjivanje jedne pojave na osnovu vrednosti neke druge pojava.O prostoj linearnoj regresiji govorimo kada posmatramo dve pojave izmedju kojih postoji linearna povezanost....
SADRŽAJ
1.UVOD 2
2. PROSTA LINEARNA REGRESIJA 3
2.1 DIJAGRAM RASPRSENOSTI 4
2.2 PROST LINEARNI REGRESIONI MODEL 4
2.3 KARAKTERISTIKE I PRETPOSTAVKE REGRESIONOG MODELA 5
2.4 OCENJIVANJE: METOD NAJMANJIH KVADRATA 6
2.5 MERNJE REPREZENTATIVNOSTI LINIJE REGRESIJE 9
2.6 STANDARDNA GRESKA REGRESIJE 10
2.6.1 Testiranje znacajnosti regresione veze 11
2.7 KORISCENJE REGRESIONOG MODELA ZA OCENJIVANJE PREDVIDJANJE VREDNOSTI ZAVISNE PROMENLJIVE 12
2.7.1 Problemi ekstrapolacije u regresiji 13
3. PROSTA LINEARNA KORELACIJA 14
3.1 KOEFICIJENT PROSTE LINEARNE KORELACIJE UZORKA,R 14
3.2 TESTIRANJE ZNACAJNOSTI OCENE KOEFICIJENTA PROSTE LINEARNE KORELACIJE 14
4. ZAKLJUČAK 15
LITERATURA 16