The 6 references with contexts in paper Irina Orlova Vladlenovna, Viktor Turundaevskiy Borisovich, Ирина Орлова Владленовна, Виктор Турундаевский Борисович (2016) “НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ, ВОЗНИКАЮЩИЕ ПРИ ИЗУЧЕНИИ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ EXCEL И ДРУГИХ ПРОГРАММ // SOME PECULIARITIES ARISING IN THE STUDY OF NONLINEAR REGRESSION USING EXCEL AND OTHER PROGRAMS” / spz:neicon:statecon:y:2014:i:1:p:158-161

1
Эконометрика: учебник / под ред. В.С. Мхитаряна. – М.: Проспект, 2008. – 384 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7975
    Prefix
    Для проверки значимости параметров А и В вычисляются статистики tA = Â / SA, tB = Bˆ / SB. Если Attα<, то коэффициент Δ не значим, аналогичное правило действует для параметра В. Регрессионную модель в виде (1) обычно получают при линеаризации нелинейных моделей
    Exact
    [1]
    Suffix
    , [2], [3]. Если исходная модель нелинейная по независимой переменной x y = a + bf(x) + ε, то принимаем V(y)= y, U(x) = f(x), δ = ε, находим непосредственно коэффициенты â = Â, bˆ = Bˆ ; они являются несмещенными, наилучшими линей50 40 30 y Степенная (y) 20 10 0 05101520 Рис. 1.

2
Эконометрика: Учебник для магистров / Под. ред. И.И. Елисеевой. – М.: Издательство Юрайт, 2012. 453 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7980
    Prefix
    Для проверки значимости параметров А и В вычисляются статистики tA = Â / SA, tB = Bˆ / SB. Если Attα<, то коэффициент Δ не значим, аналогичное правило действует для параметра В. Регрессионную модель в виде (1) обычно получают при линеаризации нелинейных моделей [1],
    Exact
    [2]
    Suffix
    , [3]. Если исходная модель нелинейная по независимой переменной x y = a + bf(x) + ε, то принимаем V(y)= y, U(x) = f(x), δ = ε, находим непосредственно коэффициенты â = Â, bˆ = Bˆ ; они являются несмещенными, наилучшими линей50 40 30 y Степенная (y) 20 10 0 05101520 Рис. 1.

3
Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие – 3-е изд., перераб. и доп. aaa
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7985
    Prefix
    Для проверки значимости параметров А и В вычисляются статистики tA = Â / SA, tB = Bˆ / SB. Если Attα<, то коэффициент Δ не значим, аналогичное правило действует для параметра В. Регрессионную модель в виде (1) обычно получают при линеаризации нелинейных моделей [1], [2],
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Если исходная модель нелинейная по независимой переменной x y = a + bf(x) + ε, то принимаем V(y)= y, U(x) = f(x), δ = ε, находим непосредственно коэффициенты â = Â, bˆ = Bˆ ; они являются несмещенными, наилучшими линей50 40 30 y Степенная (y) 20 10 0 05101520 Рис. 1.

4
Козлов А.Ю., Шишов В.Ф. Применение пакета анализа MS Excel в экономико-статистических расчетах. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 139 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=8650
    Prefix
    График степенной модели y = 0,5006x1,6904, R2 = 0,8425 Таблица 2 Предсказанное 0,5011,6163,2065,2147,60310,34713,42816,828 Остатки–0,4013,4741,4344,0362,3274,2333,7122,872 20,53524,53828,82733,39538,23343,33648,69654,309 –0,245–4,338–3,487–7,035–4,363–10,636–9,916–13,629 Экономика, Статистика и Информатика159No1, 2014 Значения случайной величины εi получены программой, описанной в
    Exact
    [4]
    Suffix
    , вычисленные значения yi для заданных xi представлены в таб. 4. Путем минимизации критерия (5) было найдено: â = 1,622, bˆ = 1,157, по линеаризированной модели получилось: â = 1,554, bˆ = 1,168; оба результата практически совпадают и близки к истинным значениям этих коэффициентов.

5
Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем./Ахим Бююль, Петер Цефель. – СПб.:ООО «ДиаСофтЮП»,2002. – 608 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10530
    Prefix
    График модели, приведенный на рис. 2 подтверждает наши выводы относительно этой модели. Сделаем вывод, что при построении моделей нелинейной регрессии с помощью программных продуктов, полезно знать, каким способом выполняется оценка параметров модели. Например, в SPSS
    Exact
    [5]
    Suffix
    применяется прямой метод вычисления параметров, т.е. определяется минимум функции ()() 2 1 , nb ii i Q abyax = =−∑. В программе 1 () Vyabx y ==ε++ получаем линейную модель, оценки â, bˆ параметров которой, полученные методом наименьших квадратов, являются несмещенными оценками параметров a, b исходной модели.

6
http://www.v-stat.ru/(дата обращения 18.09.2013).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11625
    Prefix
    Считая V(y) монотонно возрастающей функцией y, можем записать эквивалентное неравенство V–1(V(y) – tαSδΔ) ≤ y ≤ V–1(V(y) + tαSδΔ) (6) т.е. доверительный интервал с уровнем значимости α для величины y. В качестве среднего значения ŷ можно взять полусумму границ доверительного интервала: VSTAT
    Exact
    [6]
    Suffix
    оценки â, bˆ, находятся по линеаризированному уравнению, т.е. как минимум функции ()() 2 Возьмем степенную модель в виде ,lnln . n ii i Q abyA bx = =−−∑ yi = 1,5xi1,2 + εi, i = 1, 2, ..., 16, 1 где εi – случайная величина, имеющая 1 равномерное распределение на отрезке [0,8;1,2]. 3.