Próbálja ki megújult, VILLÁMGYORS keresőnket!

978.342

kiadvánnyal nyújtjuk Magyarország legnagyobb antikvár könyv-kínálatát

A kosaram
0
MÉG
5000 Ft
a 5000Ft-os
szállítási
értékhatárig

Korreláció- és regresszió-analízis

Lineáris és nem-lineáris módszerek

Szerző
Szerkesztő
Fordító
Lektor

Kiadó: Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó
Kiadás helye: Budapest
Kiadás éve:
Kötés típusa: Vászon
Oldalszám: 594 oldal
Sorozatcím:
Kötetszám:
Nyelv: Magyar  
Méret: 25 cm x 19 cm
ISBN:
Megjegyzés: Fekete-fehér ábrákkal illusztrált.
Értesítőt kérek a kiadóról

A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról
A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról

Tartalom

A magyar kiadó előszava15
Előszó a harmadik kiadáshoz19
Előszó az első kiadáshoz23
ALAPFOGALMAK
Statisztikai minták ingadozásának mérése29
A számtani átlag30
Az adatok osztályozása32
Gyakorisági táblák33
A szóródás mérőszámai34
Az átlagos eltérés34
A szórás36
Statisztikák és paraméterek38
Összefoglalás40
Statisztikai eredmények megbízhatóságának vizsgálata42
Feltételezések mintavételnél43
Ingadozások az egymás után következő minták között44
A minta megbízhatóságának becslése46
A becsült szórás számítása46
Konfidencia-intervallumok nagy mintákra48
Konfidencia-intervallumok kis mintákra49
Az átlag becsült szórásának jelentése és használata52
Az átlag becsült szórásának értelmezése a bemutatott példán53
Torzítások a mintavételnél54
Hogyan határozzuk meg annak a mintának a nagyságát, amely adott megbízhatóság eléréséhez szükséges?55
Más mérőszámok becsült szórása57
Sokaságok a múltban és a jelenben57
Összefoglalás58
Két változó közti összefüggés és a függvény fogalma60
Összefüggések változók között60
Két változó közti összefüggés grafikus ábrázolása62
A függvénykapcsolat matematikai kifejezése64
Függvénykapcsolat meghatározása statisztikai úton67
Összefoglalás71
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másik változó értéke megváltozik: (1) átlagok segítségével72
Független és függő változók75
Nagyobb csoportok76
Csoportátlagok megbízhatósága78
Milyen sávban helyezkedhet el a valódi összefüggés grafikonja?79
Összefoglalás81
EGYVÁLTOZÓS - LINEÁRIS ÉS NEM-LINEÁRIS - REGRESSZIÓ
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másikváltozó értéke megváltozik: (2) lineáris függvény szerint85
Az egyenes egyenlete85
A "megfigyelési egyenletek"89
Egyenes illesztése a "legkisebb négyzetek módszerével"91
A lineáris egyenlet értelmezése94
A tartomány, amelyen belül értelme van a becslésnek95
A lineáris egyenlet jelentősége96
Összefoglalás97
Annak meghatározása, hogyan változik meg egy változó értéke, ha egy másik változó értéke megváltozik: (3) nem-lineáris függvényekkel98
Különböző típusú egyenletek99
Matematikai függvények logikai jelentősége103
A lineáris egyenlet103
A tiszta másodfokú egyenlet104
Az általános másodfokú egyenlet106
Gyakorlati eljárások görbék illesztésére110
Egyszerű parabola illesztése111
Harmadfokú parabola illesztése116
Egyenesek vagy parabolák illesztése idősorokhoz119
Logaritmikus görbe illesztése120
Feltételes parabolaillesztés127
Az egyenletek alkalmazásának korlátai az összefüggések leírásában129
Nem-lineáris összefüggés kifejezése szabad kézzel rajzolt görbével132
Mikor illesszünk matematikai egyenlet?139
Matematikai egyenlet alkalmazása egy közgazdasági problémára139
Egy változónak egy másik változó ismert értékeiből való megbecslésének korlátai144
Összefoglalás145
Hivatkozások146
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának a mérése147
A becslés pontossága - A becslés becsült szórása147
Lineáris kapcsolat esete148
Nem-lineáris kapcsolat esete150
A becslés becsült szórásának korrelációja a megfigyelések száma szerint152
A becslés becsült szórásának kifejezésére szolgáló egységek154
Az összefüggés viszonylagos jelentősége - A korreláció154
Lineáris összefüggés - Korrelációs és determinációs együttható156
Nem-lineáris összefüggés - Korrelációs index156
A korrelációs mérőszámok jellegzetességei157
A regressziós egyenes vagy görbe és a korrelációs mérőszámok mintavételi hibái161
Összefoglalás161
Gyakorlati módszerek kétváltozós korrelációs és regressziós feladatok megoldására162
A használatos terminológia162
Példa lineáris regresszió meghatározására163
A lineáris regressziós mérőszámok jelentése166
Példa nem-lineáris regresszió meghatározására168
A nem-lineáris regressziós mérőszámok jelentése172
Összefoglalás173
Három korrelációs és regressziós mérőszám - jelentésük és használatuk174
A különböző együtthatók összefüggése egymással175
Hivatkozások177
TÖBBSZÖRÖS LINEÁRIS REGRESSZIÓ
Többszörös lineáris regresszió meghatározása: (1) szukcesszív elimináció segítségével181
A többszörös összefüggések problémája181
Elméleti példa182
Szemléltető példa187
Összefoglalás200
Hivatkozás200
Többszörös regresszió meghatározása: (2) lineáris regressziós egyenlet illesztésével201
Regressziós egyenlet meghatározása két független változó esetén202
Regressziós egyenlet meghatározása három független változó esetén208
A regressziós egyenlet meghatározása tetszőleges számú független változó esetén213
A többszörös regressziós egyenlet értelmezése215
Lyukkártyás gépek vagy elektronikus számítógépek alkalmazása a műveletek végrehajtásában216
Összefoglalás218
Hivatkozások218
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának mérése többszörös lineáris regressziónál219
A becslés becsült szórása219
Többszörös korreláció221
Az egyes változók elkülönített hatásának mérése223
A mintabeli eredmények megbízhatósága228
Összefoglalás229
Gyakorlati módszerek többváltozós lineáris korrelációs és regressziós feladatok megoldására230
Az eredmények interpretálása232
TÖBBSZÖRÖS NEM-LINEÁRIS REGRESSZIÓ
Többszörös nem-lineáris regressziók meghatározása algebrai és grafikus módszerekkel237
Matematikai úton meghatározott többszörös regressziós görbék238
A görbék meghatározása a legkisebb négyzetek módszerével239
A görbék illeszkedésének vizsgálata241
Többszörös regressziós görbék meghatározása szukcesszív approximációval243
Az "első közelítő" parciális regressziós görbék meghatározása250
A parciális regressziós görbék második közelítéseinek meghatározása260
A görbék javítása további szukcesszív approximációval267
Végső következtetések268
Az eredmények alkalmazásának korlátai274
Regressziós görbék megbízhatósága és alkalmazása279
Elektronikus számítógépek alkalmazása többszörös nem-lineáris regressziók számításánál280
Összefoglalás281
Hivatkozás282
A becslés pontosságának és a korreláció szorosságának mérése nem-lineáris többszörös regressziónál283
A becslés becsült szórás283
A többszörös korrelációs index285
Az egyes változók parciális fontosságának a mérése nem-lineáris regressziójuk szerint286
A mintabeli statisztikák becsült szórásai és konfidencia-intervallumai286
Összefoglalás287
Hivatkozások287
Rövidített grafikus módszer parciális regressziós egyenesek és görbék meghatározására288
A rövidített módszer alkalmazása lineáris parciális regressziókra289
A rövidített módszer alkalmazása nem-lineáris parciális regressziókra289
"Nem-szétválasztható" összefüggések felismerése a rövidített módszer segítségével307
A rövidített módszer alkalmazása nagy mintákra310
Rövidített eljárások és matematikai eljárások kombinálása310
Összefoglalás312
Hivatkozások312
A KORRELÁCIÓS ÉS REGRESSZIÓS EREDMÉNYEK SZIGNIFIKANCIÁJA
A mintából számított korrelációs és regresziós mérőszámok szignifikanciája317
Különböző típusú mintavételi modellek317
Regressziós együtthatók megbízhatósága319
Egyszerű regresszió319
Parciális (többszörös) regresszió321
Regressziós egyenes325
Matematikailag illesztett regressziós görbék327
Grafikusan meghatározott regressziós görbék328
Korrelációs együtthatók megbízhatósága331
Korrelációs együtthatók331
Többszörös korrelációs együtthatók333
Korrelációs indexek337
Korrekciók a megfigyelések és az állandók száma szerint338
A korrekciók levezetése339
Megjegyzések a korrekciók alkalmazására vonatkozóan340
A korrekciók bemutatása mintavételi kísérleteken340
A nem-linearitás vizsgálata342
Összefoglalás343
Hivatkozások344
A mintavétel módjának és a megfigyelések pontosságának befolyása a korrelációs és regressziós eredményekre345
A mintavétel módja345
Mintavétel a független változó értékei szerint346
Mintavétel a függő változó értékei szerint347
Mintavétel mindkét változó értékei szerint348
Következtetések az adatok kiválasztására vonatkozóan349
A megfigyelések pontossága350
Hibák a függő változóban351
Hibák a független változóban351
Hibák mindkét változóban352
Megfigyelési hibák többszörös korrelációknál353
Összefoglalás356
Egyedi prognózisok (előrejelzések) megbízhatóságának megbecslése357
Egyedi prognózisok megbízhatósága357
Egyszerű regresszió358
Többszörös regresszió359
Nem-lineáris regresszió360
Regressziós egyenlet alkalmazhatósága a megfigyelési tartományon túli extrapolációra361
Hivatkozások363
A szórásképletek alkalmazása idősoroknál364
Idősorok és más típusú adatok közti különbségek364
A "véletlenszerűség" természetes idősorok regresszióiból származó reziduumoknál372
Autokorreláció szerinti korrekció373
A reziduumok autokorreláció-vizsgálata374
A Neumann-féle hányados377
Az eredeti értékek helyett első differenciák alkalmazása380
Regressziós összefüggések időbeli változásának vizsgálata383
További megjegyzések idősorok "praktikus" előrejelzéséről383
Összefoglalás386
Hivatkozások386
KÜLÖNFÉLE SPECIÁLIS REGRESSZIÓS MÓDSZEREK
Egy változó és két vagy több további, nem-szétválasztható hatású változó közötti összefüggés mérése389
"Nem-szétválasztható függvények" alkalmazása kombinált hatások kimutatására393
Nem-szétválasztható függvények meghatározása két független változóra393
A megfigyelések alcsoportokba osztása és átlagolása398
Nem-szétválasztható függvény grafikus illesztése400
Nem-szétválasztható függvény algebrai illesztése404
A becslés becsült szórásainak és a többszörös korrelációs indexnek a meghatározása407
A nem-szétválasztható függvényből levont következtetések leírása410
Nem-szétválasztható függvény meghatározása három vagy több független válozóra410
Szintvonal-illesztés három független változóra kis mintánál412
k-változós nem-szétválasztható függvények meghatározása414
Összefoglalás417
Hivatkozások417
Annak mérése, hogyan változik meg a függő változó kvalitatív független változóban végbemenő változások során418
Egyetlen kvalitatív változóval való egyszerű korreláció mérése418
Többszörös korreláció mérése egy vagy több kvalitatív független változó és további kvantitatív független változók esetén419
Az új változó parciális befolyásának a meghatározása420
A nem-kvantitatív változó figyelembevétele X1 és z megbecslésében421
További szukcesszív approximációs korrekciók424
Összefoglalás427
Kereszt-osztályozás és variancia-analízis428
Bevezetés428
Kereszt-osztályozáson és átlagoláson alapuló elemzés429
Kereszt-osztályozás három független változóra429
Az alcsoportok összehasonlításából adódó átlagos különbségek432
A kereszt-osztályozás korlátai sok változó esetén433
Regresszió-illesztés a csoportátlagokhoz434
A variancia-analízis435
A variancia-analízis alapelvei436
A variancia-analízis alkalmazásai: (1) két "kezelés" hatása közötti különbség437
A variancia-analízis alkalmazásai: (2) három vagy több "kezelés" hatása közötti különbségek442
A variancia-analízis alkalmazásai: (3) egyszerű regressziós egyenlethez újonnan hozzávett tagok szignifikanciájának a vizsgálata443
A variancia-analízis alkalmazásai: (4) a regresszió linearitásának vizsgálata445
A variancia-analízis alkalmazásai: (5) két vagy több "osztályozási szempont" szignifikanciája446
A variancia-analízis alkalmazásai: (6) a többszörös nem-lineáris regresszióval való kapcsolat448
Összefoglalás450
Hivatkozás452
Két- vagy többváltozós egyenletrendszer illesztése453
Bevezetés453
Alapfogalmak, alapfeladatok és definíciók455
Egy "pontosan identifikált" modell bemutatása460
A strukturális egyenletek összehasonlítása legkisebb négyzetekkel becsült megfelelőjükkel464
Az egyenletrendszeres módszer "túlidentifikált" modellekre468
Mire kell vigyázni az egyenletrendszeres módszer alkalmazásánál?471
Összefoglalás472
Hivatkozások473
A KORRELÁCIÓ- ÉS REGRESSZIÓ-ANALÍZIS ALKALMAZÁSAI ÉS ELVI KÉRDÉSEI
Feladat-típusok, amelyekre korreláció- és regresszió-analízist alkalmaztak477
Rövid történeti áttekintés477
Alkalmazások az agrotechnikában478
Időjárási feltételek és terméshozamok479
Input és output közti technológiai összefüggések479
A minták fizikai jellemzőinek a kapcsolata a kémiai jellemzőkkel481
Külső fizikai tulajdonságok és termelékenység481
Alkalmazások fizikai összefüggésekre más területeken482
Hiányzó vízhozam-adatok megbecslése482
Műszaki alkalmazások483
Szabálytalan alakú testek térfogatának megbecslése483
Csillagászati alkalmazások484
Agrárgazdasági alkalmazások484
Gazdaságok értékének összefüggése a gazdaság jellemző adataival és egyéb tényezőkkel485
A gazdaság munkaszervezésének összefüggése a gazdaság jövedelmével486
Értékesítési egységek szervezetének hatékonysága487
Termékek árának és a gazdasági feltételeknek az összefüggése487
(1) A központi piaci árakat befolyásoló tényezők488
(2) Az ár hatása a fogyasztásra489
(3) A termelésben fellépő változások összefüggése az árakkal és más tényezőkkel491
Átfogó vizsgálatok a kínálat, kereslet, jövedelem és árak kölcsönhatásáról493
Árrésekre ható tényezők493
Egyes árutételek tulajdonságainak összefüggése az árral494
Alkalmazások az általános közgazdasági és ipari kutatásokban496
Iparági termelési függvények497
Iparcikkek árát kialakító tényezők497
Haszonkulcsok meghatározása497
A nemzetközi kereskedelmet befolyásoló tényezők498
Gyermekruhák méretszabványai498
Helyi eladási kvóták498
Egyéb ipari alkalmazások498
A korreláció alkalmazása "makroökonómiai" összefüggésekre499
Korrelációs és regressziós módszerek az államtudományban és a politikában500
Korrelációs módszerek a pszichológiában és a pedagógiában500
Korrelációs és regressziós eredmények felülvizsgálata502
Hivatkozások503
A kutatómunka lépései és a statisztikai elemzés szerepe516
A statisztikai elemzés kapcsolata a kutatással516
A cél kitűzése516
Hipotézis felállítása517
A tényezők mérése518
Az egyszerű összefüggések tanulmányozása519
Korreláció- vagy regresszió-analízis modelljének felállítása519
Milyen egységekben fejezzük ki a változókat?521
Milyen típusú egyenletet illeszünk?522
A számítások végrehajtásának lépései523
A korrelációs és regressziós eredmények jelentése524
Korreláció- és regresszió-analízis eredményeinek közlése525
Összefoglalás526
1. függelék - Számítási módszerek527
Többszörös korrelációs és parciális regressziós együtthatók. A Doolittle-módszer527
Az ellenőrző összeg használata527
Parciális regressziós együtthatók becsült szórása és egy egyedi becslés becsült szórása538
Parciális korrelációs együtthatók544
A normaegyenletek megoldásának egyéb módszerei547
Az összes többszörös korrelációs és regressziós együttható kiszámítása mátrix-módszerrel549
A felszorzott négyzetösszegek és vegyesszorzatok kiszámítása549
A négyzetösszeteket közelítőleg 1-gyel egyenlővé tevő módosítás553
A többszörös és parciális regressziós és korrelációs mérőszámok kiszámítása554
Változók elhagyása vagy hozzácsatolása563
Függvény és prognózis becsült szórása565
Egy másik változó alkalmazása függő változóként567
Reziduumok számítása grafikus többszörös nem-lineáris regressziónál568
Grafikus segédeljárások a rövidített grafikus módszerhez570
2. függelék - Matematikai megjegyzések575
Átszámítási táblázat581
Tárgymutató583
Névmutató591
Megvásárolható példányok
Állapotfotók
Korreláció- és regresszió-analízis Korreláció- és regresszió-analízis
Állapot:
7.100 ,-Ft
57 pont kapható
Kosárba