Aspecte metodologice privind transformarea modelelor neliniare în modele liniare de regresie
Journal Title: Revista Romana de Statistica - Year 2012, Vol 60, Issue 3
Abstract
Starting from the non-linear single factorial models, authors approach the linear regression model topic, by explicating the parameter estimation methodology, test of properties for the estimators of the regression model and the conditions for the use of regression in forecasting. The methodology used in the determination of the linear model parameters, by taking into account the form and density of the correlation, was exemplified with the help of two methods: least squares method and maximum likelihood method.
Authors and Affiliations
Gabriela-Victoria ANGHELACHE, Constantin ANGHELACHE, Alexandru MANOLE, Lorand KRALIK
Keywords
Related Articles
- EP ID EP119921
- DOI -
- Views 140
- Downloads 0
Elemente teoretice privind modelarea prin combinarea subsistemelor
Abordarea tradiţională a dezvoltării modelelor macroeconometrice a avut în vedere estimarea unei ecuaţii odată şi stabilirea simultană a rezultatelor. Acest aspect este valabil şi pentru submodele. Operaţiunile nu au fos...
Elemente privind instrumentele macroprudenţiale pentru a asigura stabilitatea financiară
Stabilitatea financiară reprezintă o situație, cu scopul de a promova creșterea economiei în timp ce majoritatea tranzacțiilor sunt efectuate prin intermediul sistemului financiar. Lipsa stabilității financiare indică v...
Migraţia internaţională şi impactul asupra pieţei muncii
În articol sunt prezentate date şi informaţii cu privire la rezultatele cercetării întreprinsă în scopul de a identifi ca şi analiza impactul emigraţiei forţei de muncă asupra pieţei muncii la nivelul Uniunii Europene. A...
România în Uniunea Europeană - comparaţii internaţionale
Articolul descrie poziţia ţării noastre în contextul economico-social actual european (Uniunea Europeană). Autorii s-au concentrat asupra celor mai importante probleme: populaţia, forţa de muncă (ocuparea), inflaţia, pro...
Multiple linear regression used to analyse the corelation between GDP and some variables
Statistical researchers often use a linear relationship to predict the (average) numerical value of Y for a given value of X using a straight line (called the regression line). If you know the slope and the y-intercept o...