@@valkatun смотри,мне нужно составить регрессионную модель для анализа игры киберспортивной команды в одной из мобильных игр. Хочу эту информацию разместить на одном из телеграмм каналов. Но вот ситуация: я чистейший гуманитарий. И вот ответь , зачем мне лопатить всякие методички и учебники по эконометрике , если есть такие вот наглядные туториалы? Сразу скажу,что математику и все что с ней связано ,я не любил ещё со школы и эта Нелюбов продолжилась и в ВУЗе. Потом работа и т.д., но она мне в принципе,так и не пригодилась. Но именно благодаря таким наочным материалам можно принципиально разобраться в этом . Ведь лично для меня важен сам результат , а не методика его "добычи". Поэтому ничего плохого в таком "обнаглении" молодежи не вижу. Матрицы методом Гаусса решать, к примеру, в тетрадке - это считаю дикость вместо того ,чтобы обнаглеть и за пару кликов мышкой решить вопрос и вот там где можно наглеть, там как правило и нужно!
Здравствуйте, пишу из 2024 г, в поле регрессии и в анализе не выходит буква у, то есть они разные, таблица правильная, всё переделывала раза 4 точно, все также… в чем может быть причина 😢
Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, почему именно на 7 процентов рассматриваем? "Если среднедушевой прожиточный минимум в день вырастет на 7 процентов от среднего, то среднесуточная зп составит 161,26 ед"
7% взято для примера. Прогноз берем в зависимости от задачи. Смотрим, как примерно будет развиваться ситуация, что предсказывают аналитики. Можно брать увеличение или снижение на какое-либо количество процентов, можно сразу готовым числом. Например, если величина прожиточного минимума составить ХХХ ден.ед, то среднесуточная зп по модели составить столько-то (подставить в модель).
Добрый день. В строке "Переменная X N" выдаёт переменные "пустые". Заполнена только последняя и предпоследняя строки. Не знаете, что это может быть? Офис 2019 года.
Здравствуйте Нина, пишу конечно из 2021 но такой вопрос, может ли быть так что по критерию фишера модель адекватна, Fфактическая > Fкритического, но при этом по стьюденту все значения не значимы
Нина, здравствуйте! Спасибо большое за такие четкие, конкретные объяснения, что очень понятно. У меня небольшой вопрос: Вы рассматриваете линейную модель, в которой показатель b больше t крит и, соответственно, b - значим. А что делать, если b оказывается меньше t крит?
Здравствуйте, Ксения! Если b > t крит или b < - tкрит (минус tкрит), то все ОК, b значим. Если же наоборот, т.е. -tкрит < b < tкрит, то b не значим, т.е. модель не пригодна для дальнейшего использования (прогноз, экономическая интерпретация). Здесь нужно либо с этим фактом смириться, т.е. линейной зависимости нет и точка. Либо поискать другие зависимости (нелинейные), либо проанализировать данные на их корректность сбора (однородность и т.д.).
Добрый день. Спасибо за качественное изложение материала. У меня такой вопрос. Все показатели оценки качества построенной модели просто прекрасные (r=0,9, R^2=0,82, по критериям Фишера и Стьюдента тоже все отлично), но средняя ошибка аппроксимации больше 40%. При этом D=1,62. Можно ли пользоваться такой моделью?
Попробовала сократить временной диапазон исходных данных. Получается, что модель и ее параметры значимы по критериям Фишера и Стьюдента, ошибка аппроксимации всего 5% прогноз более точный, но r=0,56, R^2=0,31. Не знаю, на какой модели остановиться.
Здравствуйте! Посмотрите на 16:25. Я там ввожу функцию =Стьюдент.обр.2х() и подробно рассказываю откуда взять параметры: р=0,05 - это ошибка 5%, n-2 - это объем выборки минус 2 параметра оценивания.
Нина, добрый день. Спасибо большое за очень полезный материал. У вас получилось совместить практику и теорию. Для определения хр (прогнозного) вы увеличили среднее значение на 7%. Скажите, 7% было по условию первоначально задано? Или это какая-то закономерность?
Здравствуйте, Нурлан! 7% - как вариант возможного развития событий. Если величина прогноза не задана изначально, то надо подумать, как аналитик, над тем, как может развиваться данная ситуация в ближайшем будущем. :)
@@ryzhik_dreams Нина, спасибо большое за быстрый ответ. Я, следуя вашим инструкциям, провожу анализ и проверку моделей на своём живом примере. Но возникли сложности с пониманием. Если можете ответить на вопросы: 1) касательно S ост : в линейной регрессии, для определения S ост, вы берете, из "дисперсионного анализа", значение MS и выносите из под корня. А для нелинейных моделей, вы определяете (yi-yi^)^2/n. Почему? 2) касательно точности (D), в инструкции вы говорите, что при значении точности < 2, то прогноз можно считать точным. У меня значение D получилось с отрицательным знаком. Можно ли считать также прогноз точным, если у нас точность определилась со знаком минус? или мы должны сравнивать полученную точность с 2 по модулю ? Прошу извинить за вопросы.
@@nemodemo1224 1. В нелинейных моделях данные дисп. анализа идут для линеаризованных моделей, а не для исходных. Поэтому остаточную дисперсию считаем сами вручную. 2. D - это отношение верхней границы прогноза к нижней. Если D
Как же вы помогли!!!! Спасибо
38:00 - Средняя ошибка аппроксимации ( долго ж искал..).
Все хорошо и доходчиво ! Продолжайте разбирать exel
Нина, спасибо - очень познавательно. возьму на вооружение.
вы очень помогли мне
Добрый день! Спасибо Вам огромное за данное видео, все предельно просто и понятно! Лайк
LOL, нынешняя молодежь совсем уже обнаглела, ничего сами не делают, все из туториалов
@@valkatun смотри,мне нужно составить регрессионную модель для анализа игры киберспортивной команды в одной из мобильных игр. Хочу эту информацию разместить на одном из телеграмм каналов. Но вот ситуация: я чистейший гуманитарий. И вот ответь , зачем мне лопатить всякие методички и учебники по эконометрике , если есть такие вот наглядные туториалы? Сразу скажу,что математику и все что с ней связано ,я не любил ещё со школы и эта Нелюбов продолжилась и в ВУЗе. Потом работа и т.д., но она мне в принципе,так и не пригодилась. Но именно благодаря таким наочным материалам можно принципиально разобраться в этом . Ведь лично для меня важен сам результат , а не методика его "добычи". Поэтому ничего плохого в таком "обнаглении" молодежи не вижу. Матрицы методом Гаусса решать, к примеру, в тетрадке - это считаю дикость вместо того ,чтобы обнаглеть и за пару кликов мышкой решить вопрос и вот там где можно наглеть, там как правило и нужно!
Спасибо, очень интересно и познавательно!
Отличный урок. Всё понятно для начинающего
все хорошо понятно, спасибо большое!
Огромное спасибо! Было очень полезно
Спасибо!
У меня разница по "Основы экономической и финансовой культуры".
Я посмотрел видео , но так и не понял , какое задание мне делать.
Здравствуйте, пишу из 2024 г, в поле регрессии и в анализе не выходит буква у, то есть они разные, таблица правильная, всё переделывала раза 4 точно, все также… в чем может быть причина 😢
Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, почему именно на 7 процентов рассматриваем? "Если среднедушевой прожиточный минимум в день вырастет на 7 процентов от среднего, то среднесуточная зп составит 161,26 ед"
7% взято для примера. Прогноз берем в зависимости от задачи. Смотрим, как примерно будет развиваться ситуация, что предсказывают аналитики. Можно брать увеличение или снижение на какое-либо количество процентов, можно сразу готовым числом. Например, если величина прожиточного минимума составить ХХХ ден.ед, то среднесуточная зп по модели составить столько-то (подставить в модель).
Добрый день.
В строке "Переменная X N" выдаёт переменные "пустые". Заполнена только последняя и предпоследняя строки. Не знаете, что это может быть? Офис 2019 года.
Проблема разрешилась. Я данные не в столбце вводил, а в строке.
@@methodpsi1288 Отлично!
Увімкнув сину замість мультфільму, а йому сподобалось…
Здравствуйте Нина, пишу конечно из 2021 но такой вопрос, может ли быть так что по критерию фишера модель адекватна, Fфактическая > Fкритического, но при этом по стьюденту все значения не значимы
Здравствуйте! Если это многомерная модель - исключайте мультиколлинеарность факторов. Эли одномерная - посмотрите на предмет ошибок.
Нина, здравствуйте! Спасибо большое за такие четкие, конкретные объяснения, что очень понятно.
У меня небольшой вопрос: Вы рассматриваете линейную модель, в которой показатель b больше t крит и, соответственно, b - значим. А что делать, если b оказывается меньше t крит?
Здравствуйте, Ксения! Если b > t крит или b < - tкрит (минус tкрит), то все ОК, b значим. Если же наоборот, т.е. -tкрит < b < tкрит, то b не значим, т.е. модель не пригодна для дальнейшего использования (прогноз, экономическая интерпретация). Здесь нужно либо с этим фактом смириться, т.е. линейной зависимости нет и точка. Либо поискать другие зависимости (нелинейные), либо проанализировать данные на их корректность сбора (однородность и т.д.).
@@ryzhik_dreams Спасибо большое за объяснение!
Добрый день. Спасибо за качественное изложение материала. У меня такой вопрос. Все показатели оценки качества построенной модели просто прекрасные (r=0,9, R^2=0,82, по критериям Фишера и Стьюдента тоже все отлично), но средняя ошибка аппроксимации больше 40%. При этом D=1,62. Можно ли пользоваться такой моделью?
Попробовала сократить временной диапазон исходных данных. Получается, что модель и ее параметры значимы по критериям Фишера и Стьюдента, ошибка аппроксимации всего 5% прогноз более точный, но r=0,56, R^2=0,31. Не знаю, на какой модели остановиться.
Здравствуйте. При R2=0,82 А=40% - в расчетах А точно нет ошибки? r=0,9, R^2=0,82 - это очень хорошие показатели для модели.
Попробуйте первоначальные данные разбить на 2 модели либо пополам, либо по логике изменений данных во времени.
@@ryzhik_dreams Спасибо за совет. Разбила я по времени и получила вторую модель, о которой писала выше.
Здравствуйте я не поняла t статистика > 2,28 откуда вы нашли
Здравствуйте! Посмотрите на 16:25. Я там ввожу функцию =Стьюдент.обр.2х() и подробно рассказываю откуда взять параметры: р=0,05 - это ошибка 5%, n-2 - это объем выборки минус 2 параметра оценивания.
Нужна помощь в написании лабораторной работы: КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В НЕФТЕДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Слушайте, вы очень классно объясняете. Кем вы работаете?
Преподаю в вузе:) а также работаю аналитиком :)
@@ryzhik_dreams круто, слушайте, а подскажите чем статистические критерии отличаются от условий Гауса Маркова и для чего они?
@@MJ0101_ Погуглите, я думаю в сети все есть :)
@@ryzhik_dreams в том-то и дело, все пишется по разному и уйма расплывчатой терминологии мешает понять, что происходит
Здравствуйте! Мне нужно решение некоторых вопросов, связанных с уроками макроэкономики и микроэкономики, и я заплачу за это
Здравствуйте. Какие конкретно вопросы? Решение задач или построение моделей?
Мне нужен ваш номер телефона для связи через WhatsApp!
@@ryzhik_dreams Как я могу отправлять вам задания? Какой у вас электронный адрес?
@@learnenglisheveryday24 напишите на почту nina.p.sh@yandex.ru, я посмотрю задачи и Вам отвечу.
@@ryzhik_dreams Отправлено по электронной почте, пожалуйста, проверьте свой почтовый ящик ... Ахмед Али!
Нина, добрый день. Спасибо большое за очень полезный материал. У вас получилось совместить практику и теорию. Для определения хр (прогнозного) вы увеличили среднее значение на 7%. Скажите, 7% было по условию первоначально задано? Или это какая-то закономерность?
Здравствуйте, Нурлан! 7% - как вариант возможного развития событий. Если величина прогноза не задана изначально, то надо подумать, как аналитик, над тем, как может развиваться данная ситуация в ближайшем будущем. :)
@@ryzhik_dreams Нина, спасибо большое за быстрый ответ. Я, следуя вашим инструкциям, провожу анализ и проверку моделей на своём живом примере. Но возникли сложности с пониманием. Если можете ответить на вопросы: 1) касательно S ост : в линейной регрессии, для определения S ост, вы берете, из "дисперсионного анализа", значение MS и выносите из под корня. А для нелинейных моделей, вы определяете (yi-yi^)^2/n. Почему? 2) касательно точности (D), в инструкции вы говорите, что при значении точности < 2, то прогноз можно считать точным. У меня значение D получилось с отрицательным знаком. Можно ли считать также прогноз точным, если у нас точность определилась со знаком минус? или мы должны сравнивать полученную точность с 2 по модулю ? Прошу извинить за вопросы.
@@nemodemo1224 1. В нелинейных моделях данные дисп. анализа идут для линеаризованных моделей, а не для исходных. Поэтому остаточную дисперсию считаем сами вручную. 2. D - это отношение верхней границы прогноза к нижней. Если D
@@ryzhik_dreams Нина, спасибо большое! помогли.
а я то дурак все на турбо бейсике считал, а вот оно как на самом деле