интервал, доверительный– интервал, в которых с известной вероятностью находится истинное значение оцениваемой переменной или параметра уравнения.
качество регрессионной модели – см. точность регрессионной модели.
ковариация – абсолютный показатель связи двух показателей
Койка, преобразование – преобразование модели с распределенными лагами для уменьшения их числа.
коррелограмма – график зависимости значения выборочного коэффициента автокорреляции от временного периода между сопоставляемыми показателями
коэффициент автокорреляции – относительный показатель, который характеризует силу и направление связи между членами одного временного ряда, отстающими друг от друга на фиксированный временной период
коэффициент детерминации (теоретический коэффициент детерминации) – статистический показатель,характеризующий качество построенной регрессионной модели. Изменяется от 0 до 1, чем ближе к 1, тем модель качественнее. Оценка статистической значимости проводится на основе F-критерия.
коэффициент корреляции – это относительный показатель связи, изменяется в пределах от –1 до 1.
критерий Дарбина-Уотсона – статистический критерий, при помощи которого можно установить наличие автокорреляции в регрессионных моделях
линеаризация – преобразование уравнения регрессии к функциональной форме, линейной относительно параметров.
матрица корреляции – матрица размером (m+1) x (m+1), где m – общее число всех факторов. В матрицу заносятся коэффициенты корреляции между факторами и результативным признаком, а также попарно между всеми факторами. В ячейке rij указывается коэффициент корреляции между i-м и j-м фактором.
метод взвешенных наименьших квадратов (МНК) – метод оценки параметров регрессионного уравнения. Является обобщением метода наименьших квадратов для случая, когда в модели присутствует гетероскедастичность. Заключается в том, что значения независимой переменной, используемые при расчете параметров регрессии, «взвешиваются» с учетом дисперсии случайного члена.
метод выбранных точек – метод оценки параметров регрессионного уравнения. Основан на визуальном анализе корреляционного поля и выборе точек, наиболее точно отражающих тенденции развития анализируемого явления
метод наименьших квадратов (МНК) – метод оценки параметров регрессионного уравнения,
согласно которому наилучшими являются значения параметров, обеспечивающие
минимизацию суммы квадратов отклонений эмпирических значений от теоретических.
При его применении функционал, который необходимо минимизировать, имеет вид: 
метод наименьших квадратов, обобщенный (ОМНК) – метод определения оценок коэффициентов регрессий, для применения которого необязательно выполнение предпосылок 2 и 3 МНК, касающихся взаимонезависимости случайных остатков и постоянства их дисперсии.
метод наименьших модулей – метод оценки параметров регрессионного уравнения,
согласно которому наилучшими являются значения параметров, обеспечивающие
минимизацию суммы модулей отклонений эмпирических значений от теоретических.
При его применении функционал, который необходимо минимизировать, имеет вид: 
метод проб – метод оценки параметров регрессионного уравнения. Заключается в том, что всем параметрам, кроме одного, задаются фиксированные значения, исходя из особенностей эмпирических данных. Значение последнего, неизвестного параметра определяется по методу средних.
модель ANCOVA– модель, содержащая и количественные, и фиктивные объясняющие переменные. Такая модель имеет вид множества функций, непрерывных на своей области определения.
модель ANOVA – модель, содержащая только фиктивные объясняющие переменные. Она представляет собой множество кусочно-постоянных функций.
модель LOGIT– один из видов модели бинарного выбора. Относится к числу моделей с фиктивной зависимой переменной. В ней в качестве функции, характеризующей вероятность того, что зависимая переменная примет значение 1, рассматривается логистическая функция.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.