Побудова лінійних регресійних моделей в пакеті Statistica
Лекція № 13
Для того, щоб описувати та прогнозувати процеси у різних галузях економіки,зокрема в міжнародній екноміці часто використовують різні моделі цих процесів. У цьому випадку один або кілька параметрів процессу (ендогенних змінних) подають як функцію деяких зовнішніх факторів (екзогенних змінних). Деякі з цих факторів є суттєвими і чинять значний вплив на параметри процессу, а інші несуттєвими, бо їх впоив є незначним. Як правило суттєвих факторів є всього декілька, а несуттєвих – досить багато. Позначимо результуючий показник процессу через Y, набір суттєвих факторів (x1 x2… xn), а набір несуттєвих факторів (z1 z2 …zk).
Загальний вигляд регресійної залежності:
,
де F – функція регресії.
У тому випадку, коли F є лінійною функцією, кажуть про лінійну регресію.
Найпростішим випадком лінійної регресії є парна регресія з однією ендогенною та однією суттєвою екзогенною змінною.
Таку модель можна записати у такому вигляді:
,
де через позначено вплив усіх несуттєвих факторів.
У підсумку регресійного аналізу отримують аналітичний вираз для прямої лінії регресії з визначенням кількісних значень рівняння регресії, а також розрахунок статистичних параметрів, які підтверджують адекватність моделі і точність її параметрів.