Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии

Оценка значимости коэффициентов регрессии

· Выдвигается Н0 :коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен 0

· Выдвигается Н1 : коэффициент регрессии в генеральной совокупности не равен 0

· Определяется уровень значимости а (альфа)

· Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru Определяется критическое значение критерия Стьюдента

· Рассчитывается критерий Стьюдента

 
  Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

· Se (b)- случайная ошибка коэффициента регрессии.

Если t>tтабл., то H0 отклоняется, то есть параметр b не случайно отличается от нуля, и сформировался под влиянием систематически действующего фактора .

Если t<tтабл., то H0 не отклоняется, и признается случайная природа формирования b.

Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru 11. Интервальная оценка параметров уравнения парной регрессии

 
  Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

Нелинейная регрессия (линеаризация, оценка параметров)

Используется обычн. МНК

Для оценки параметров функций, линейных по параметрам, используется МНК.

Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических минимальна:

- модель д.б. линейной по параметрам

- х - случайная переменная

- значение ошибки – случайны, их изменения не образуют опред.модели (модели остатков)

- число налюдений д.б. больше чисоа оценив.парметров (в 5-6р)

- значения переменной х не д.б. одинаковыми

- совокупность должна быть однородной

- отсутствие взаимосвязи м/у ф-ром х и остатком

- модель регрессии д.б. корректно специфифированна

- в модели не д.б. тесной взаимосвязи м/у фак-ми (ля множ.регрессии)

Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru 13. Средняя ошибка аппроксимации

 
  Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

Использование модели парной регрессии для прогнозирования

Точечный прогноз осуществляется путем подстановки в найденной уравнение регрессии прогнозного значения Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru : Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

Интервальный прогноз

Определяется средняя ошибка прогнозного индивидуального значения y:

Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

Строится доверительный интервал прогноза:

Оценка значимости параметров уравнения парной регрессии - student2.ru

Визуальный анализ остатков

Свойства остатков

· Отсутствие связи между остатками и объясняющей переменной.

· Отсутствие связи между остатками и предсказанными значениями .

· Математическое ожидание остатков равно нулю. В выборке .

· Остатки имеют постоянную дисперсию. Дисперсия остатков равна единице. Постоянство дисперсии остатков называют гомоскедастичностью остатков. Если же дисперсия остатков непостоянна, то имеет место гетероскедастичность остатков.

· Остатки не коррелированны между собой.

· Остатки распределены по нормальному закону распределения

Смысл и значение множественной регрессии в эконометрических исследованиях. Выбор

Наши рекомендации