СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

2019-07-03

197

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 67

1. Абчук, В.А. Экономико-математические методы. Элементарная математика и логика. Методы исследования операций: учебник / В.А. Абчук. – Санкт-Петербург: Союз, 1999. – 320 с.

2. Алесинская, Т.В. Экономико-математические методы и модели: учебное пособие / Т.В. Алесинская. – Таганрог: ТРТУ, 2002. –153 с.

3.Елисеева И.И Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под ред. И. И. Елисеевой. – М. : Издательство Юрайт, 2016. – 449 с.

4.Этапы построения регрессионного уравнения https://megaobuchalka.ru/4/1263.html

5. Карп Д.Б. Эконометрика: основные формулы с комментариями: учебно-методическое пособие. – Владивосток: Изд-во ДВГАЭУ, 2004. - 50с.

6. Кремер Н.Ш. Эконометрика, учебник для студентов вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. –М, 2010. – 318 с.

7. Маркин Ю.П. Экономический анализ: учебное пособие / Ю.П. Маркин. – Омега-Л, 2011. – 450 с.

8. Гальчина О.Н. Теория экономического анализа / О.Н. Гальчина, Т.А. Пожидаева. – Дашков и К, 2009. – 236 c.

9. Уравнение регрессии, формулы и примеры [Электронный ресурс]: – Режим доступа: http://ru.solverbook.com/spravochnik/reshenie-uravnenij/uravnenie-regressii/

10. Любушин Н.П. Экономический анализ / Н.П. Любушкин. – ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 576 с.

11. Алексеев А.Р. Экономическая статистика : учебник для вузов / [Алексеев А.Р., Воробьев А.Н., Громыко Г.Л., и др.] ; под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 734 с.

12. Красс М.С. Математика в экономике. Математические методы и модели : учеб. для вузов / М. С. Красс, Б. П. Чупрынов. - М. : Финансы и статистика, 2007. - 541 с.

13. Салин В.Н. Социально-экономическая статистика : учебник / В.Н. Салин, Е.П. Шпаковская. - М. : Юристъ, 2001. - 457 c.

14.Кремер Н.Ш. Математика для экономистов: от арифметики до эконометрики : учеб.-справ. пособие для бакалавров / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин, М. Н. Фридман ; под ред. Н. Ш. Кремера. – 3-е изд., перераб. и доп. – М. : Юрайт, 2012 . – 685 с.

15. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 192 с.

16. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2-х т. – Т. 2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 432 с.

17.Множественный регрессионный анализ [Электронный ресурс]: – Режим доступа: https://math.semestr.ru/regress/mregres.php

18.Многофакторный регрессионный анализ [Электронный ресурс]: – Режим доступа: https://studme.org/184023/matematika_himiya_fizik/mnogofaktornyy_regressionnyy_analiz

19. Катышев П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики / П.К. Катышев – М.: Дело, 2002. – 208 с.

20. Джонсон, Дж. Эконометрические методы / Дж. Джонсон; пер. с англ. А.А. Рывкина. – М: Статистика, 1980. – 444 с.

21. Вербик, М. Путеводитель по современной эконометрике / М. Вербик. – М: Научная книга, 2008. – 616 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица 2.2 – Уравнения парной регрессии наполненности парковочных мест и влияющего на нее фактора

Название уравнения регрессии	Замена переменной	Уравнение	Интерпретация полученных результатов
Средняя наполненность – Среднее максимальное число занятых мест (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 0,536x^0,701	При увеличении максимального числа автомобилей на стоянке на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,3%.
Средняя наполненность - Расчетная ёмкость парка (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 11,051x^0,3082	При увеличении расчётной ёмкости парка на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,7%.
Средняя наполненность - Количество пешеходных переходов (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 20,927x^0,4379	При увеличении количества пешеходных переходов на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,57%.
Средняя наполненность - Количество пересечений с другими улицами (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 20,862x^0,433	При увеличении количества пересечений с другими улицами на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,57%.
Средняя наполненность - Количество объектов массового тяготения (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 15,784x^0,2884	При увеличении количества объектов массового тяготения на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,72%.
Средняя наполненность - Общая площадь объектов массового тяготения (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 13,176x^0,096	При увеличении общей площади объектов массового тяготения на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,91%.
Средняя наполненность - Коэффициент от площади, занимаемой одним автомобилем (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 30,687x^0,374	При увеличении коэффициента от площади, занимаемой одним автомобилем, на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,63%.
Средняя наполненность - Коэффициент перегрузки (степенная)	х=lnx; y=lny	y = 30,002x^0,2905	При увеличении коэффициента перегрузки на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 0,71%.
Средняя наполненность - Количество административно-управленческих организаций (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 29,127е^0,0534х	При увеличении количества адимнистративно-управленческих организаций на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 5%.
Средняя наполненность - Количество коммерческих и деловых организаций (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 27,954е^0,0171х	При увеличении количества коммерческих и деловых организаций на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 1%.
Средняя наполненность - Количество научных и учебных заведений (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 28,873е^0,1351х	При увеличении количества научных и учебных заведений на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 13%.
Средняя наполненность - Количество торговых центров и магазинов (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 28,529е^0,0207х	При увеличении количества торговых центров и магазинов на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 2%.
Средняя наполненность - Количество кафе и ресторанов (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 29,001е^0,099х	При увеличении количества кафе и ресторанов на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 9%.
Средняя наполненность - Количество театров, кинотеатров, стадионов, музеев, библиотек, парков (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 29,43е^0,0816х	При увеличении количества театров, кинотеатров, стадионов, музеев библиотек, парков на 1%, средняя наполненность парковки увеличивается на 8%.
Средняя наполненность - Количество лечебных учреждений (экспоненциальная)	х=x; y=lny	y = 30,848е^-0,004х	При увеличении максимального числа автомобилей на стоянке на 1%, средняя наполненность парковки уменьшается на 0,4%.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Таблица 2.3 – Оценка качества и надежности парных уравнений регрессий наполненности парковочных мест и влияющего на нее фактора

Название уравнения регрессии	F - фактическое; F - критическое (3,938)	R	R²	Значение полученных результатов
Средняя наполненность - Максимальное число занятых мест	967,8	0,953	0,908	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие высокой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о высоком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие сильной связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - расчетная ёмкость парка	18,3	0,395	0,156	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество пешеходных переходов	20,6	0,416	0,173	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество пересечений с другими улицами	12,2	0,333	0,111	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество объектов массового тяготения	34,4	0,510	0,26	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие средней доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о среднем качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Общая площадь объектов массового тяготения	2,303	0,479	0,229	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие средней доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о среднем качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Коэффициент от площади, занимаемой одним автомобилем	0,225	0,045	0,002	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие средней доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о среднем качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное меньше F - критического, то нулевая гипотеза подтверждается т.е., с 95% вероятностью уравнение не признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Коэффициент перегрузки	16	0,374	0,14	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество административно-управленческих организаций	8,1	0,277	0,077	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество коммерческих и деловых организаций	10,2	0,307	0,094	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество научных и учебных заведений	5,1	0,221	0,049	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие очень низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество торговых центров и магазинов	8,1	0,276	0,076	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие очень низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество кафе и ресторанов	2,128	0,145	0,021	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие очень низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное больше F - критического, то нулевая гипотеза отклоняется т.е., с 95% вероятностью уравнение признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество театров, кинотеатров, стадионов, музеев, библиотек, парков	2	0,141	0,02	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие очень низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также об очень низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное меньше F - критического, то нулевая гипотеза подтверждается т.е., с 95% вероятностью уравнение не признается статистически значимым.
Средняя наполненность - Количество лечебных учреждений	0,002	0,004	0,00002	Полученный коэффициент детерминации указывает на наличие очень низкой доли вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, а также о низком качестве данной модели. Полученный коэффициент корреляции указывает на наличие очень слабой связи между результативным признаком и влияющего на него фактора. Так как F - расчетное меньше F - критического, то нулевая гипотеза принимается т.е., с 95% вероятностью уравнение не признается статистически значимым.

2019-07-03

197

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 67

Обсуждение в статье: СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓