АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Выбор формы уравнения множественной регрессии

Читайте также:
  1. Exercises for Lesson 4. There is / there are. Функция. Формы. Использование в ситуации гостиницы
  2. I. Перепишите и письменно переведите предложения на русский язык, обращая внимания на формы и степень сравнения прилагательных.
  3. I. Формы юридических сделок
  4. V1: Формы взаимодействия продавца и покупателя на потребительском рынке
  5. А. Порядок работы при выборке по НКРЯ
  6. Абсолютная и относительная ограниченность ресурсов и проблема выбора. Кривая производственных возможностей
  7. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  8. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  9. Административно - правовые формы и методы деятельности органов исполнительной власти
  10. Акбар и его реформы
  11. Алгоритм выбора антибиотиков при остром бронхите
  12. Алгоритм выбора направления предпринимательской деятельности

 

Как и в парной зависимости, возможны разные виды уравнений множественной регрессии: линейные и нелинейные.

1. линейная регрессия

 

2. нелинейные регрессии

- степенная регрессия

– показательная – ;

– экспоненциальная – .

- гиперболическая регрессия

Ввиду четкой интерпретации параметров наиболее широко используются линейная и степенная функции. В линейной множественной регрессии параметры при x называются коэффициентами "чистой регрессии". Они характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.Если исследователя не устраивает предлагаемый стандартный набор функций регрессии, то можно использовать любые другие, приводимые путем соответствующих преобразований к линейному виду.Однако чем сложнее функция, тем менее интерпретируемы ее параметры.При сложных полиномиальных функциях с большим числом факторов необходимо помнить, что каждый параметр преобразованной функции является средней величиной, которая должна быть подсчитана по достаточному числу наблюдений. Если число наблюдений невелико, что, как правило, имеет место в эконометрике, то увеличение числа параметров функции приведет к их статистической незначимости и соответственно потребует упрощения вида функции. Если один и тот же фактор вводится в регрессию в разных степенях, то каждая степень рассматривается как самостоятельный фактор.

В эконометрике регрессионные модели часто стоятся на основе макроуровня экономических показателей, когда ставится задача оценки влияния наиболее экономически существенных факторов на моделируемый показатель при ограниченном объеме информации. Поэтому полиномиальные модели высоких порядков используются редко.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)