АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Практическое занятие 1. Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми переменными:

Читайте также:
  1. В каждом билете будет практическое задание.
  2. Вводное занятие
  3. Вы можете приходить на занятие
  4. Задание 2. Контрольное практическое задание
  5. Занятие (2часа)
  6. Занятие 1 (2 часа)
  7. Занятие 1 Классификация и назначение топографических карт.
  8. Занятие 1.2. Расчет и анализ показателей валового выпуска, промежуточного потребления и добавленной стоимости по отраслям экономики
  9. Занятие 2 (2 часа)
  10. Занятие 2 (2 часа)
  11. Занятие 2 – конфигурация приемника, инициализация, навигация к заданным точкам
  12. Занятие 2. Основы конституционного права Соединенных Штатов Америки, Великобритании, Франции, ФРГ и КНР

 

Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми переменными:

y = f(x1, х2,..., хр),

где у – зависимая переменная (результативный признак);

x1, х2,..., хр – независимые переменные (факторы).

Для построения уравнения множественной регрессии чаще используются следующие функции:

- линейная – у = а + b1 х1 +b2 х2 +... + bр хр + ε;

- степенная – ;

- экспонента – ;

- гипербола – .

Можно использовать и другие функции, приводимые к линейному виду.

Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов (МНК). Для линейных уравнений и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, строится следующая система нормальных уравнений, решение которой позволяет получить оценки параметров регрессии:

Решение системы может быть найдено по формулам Крамера:

, ,…,

где Δ – главный определитель системы нормальных уравнений:

Δa, Δb1, … Δbp – частные определители, получаемые путем замены соответствующего столбца матрицы главного определителя системы.

Другой вид уравнения множественной регрессии – уравнение регрессии в стандаптизованном масштабе:

где ty, tx1, …,txp – стандартизованные переменные: , , для которых среднее значение равно нулю , а среднее квадратическое отклонение равно единице: ;

βj – стандартизованные коэффициенты регрессии, которые показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения σy (или на сколько σy) изменится результат у с увеличением соответствующего фактора xj на величину своего среднего квадратического отклонения σxj при неизменномсреднем уровне других факторов, оказывающих влияние на у.

К уравнению множественной регрессии в стандартизованном масштабе применим МНК. Стандартизованные коэффициенты регрессии (β -коэффициенты) определяются из следующей системы уравнений:

Связь коэффициентов множественной регрессии bi со стандартизованными коэффициентами βj описывается соотношением:

, .

Параметр а определяется по формуле:

Средние коэффициенты эластичности для линейной регрессии показывают, на сколько процентов в среднем изменится результат у при изменении соответствующего фактора xi на 1%, и рассчитываются по формуле:

Данные показатели эластичности можно сравнивать между собой и, тем самым, ранжировать факторы по силе их воздействия на результат.

Частные коэффициенты эластичности рассчитываются по формуле:

где bj – коэффициенты регрессии для фактора хj в уравнении множественной регрессии;

частное уравнение регрессии, которое связывает результативный признак у с соответствующими факторами х при закреплении фактора xj на среднем уровне.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)