Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



ОЦІНКА ПАРАМЕТРІВ МНОЖИННОГО РІВНЯННЯ РЕГРЕСІЇ.

Для оцінки параметрів рівняння множинної регресії застосовують метод найменших квадратів (1МНК). Для лінійних рівнянь регресії (і нелінійних рівнянь, які зводяться до лінійних) будується система нормальних рівнянь, рішення якої дозволяє одержати оцінки параметрів регресії. У випадку лінійної множинної регресії

y=a+b1x1+b2x2+…+bmxm
система нормальних рівнянь має вигляд:

Для визначення значущості факторів і підвищення точності результату використовується рівняння множинної регресії у стандартизованому масштабі

ty=

де - стандартизовані змінні

,

для яких середнє значення дорівнює нулю , а середнє квадратичне відхилення дорівнює одиниці.

Коефіцієнти βi звуться стандартизованими коефіцієнтами регресії.

К рівнянню множинної регресії в стандартизованому масштабі застосовують МНК. Стандартизовані коефіцієнти регресії визначаються з системи рівнянь:

або з системи рівнянь

У парній залежності стандартизований коефіцієнт регресії є не що інше, як лінійний коефіцієнт кореляції ryx.

Зв'язок коефіцієнтів множинної регресії з стандартизованими коефіцієнтами описується співвідношенням


Параметр а визначається зі співвідношення

a=

На основі лінійного множинного рівняння регресії

y=a+b1x1+b2x2+…+bmxm

можна знайти частинні рівняння регресії, які зв’язують результативну ознаку з відповідними факторами xi при закріплених інших, які враховуються в множинній регресії, факторів на середньому рівні. Частинні рівняння регресії мають вигляд:

……………………………………….

При підстановці в ці рівняння середніх значень відповідних факторів вони приймають вигляду парних рівнянь лінійної регресії, тобто маємо

…………………

де

…………………………

Таблиця 1
№ п/п Витрати на харчування y Загальні витрати x1 Розмір сім’ї x2
1,5
1,6
1,9
1,8
3,4
3,6
3,4
3,5
5,5
5,4
5,4
5,3
8,5
8,3
8,1
7,3

Приклад 1. Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між тижневими витратами на харчування, загальними витратами та розміром сім’ї. Вихідні дані наведені в табл.1.

Розв’язання. Запишемо економетричну модель:

де y, — відповідно фактичні та розрахункові значення тижневих витрат на харчування за моделлю; x1 — загальні витрати; x2 — розмір сім’ї; u — залишки; , , — оцінка параметрів моделі.

Оператор оцінювання параметрів моделі за 1МНК має вигляд

де ;

— матриця, транспонована до матриці X.

Матриця X крім двох векторів незалежних змінних містить вектор одиниць. Він дописується в цій матриці ліворуч тоді, коли економетрична модель має вільний член. не дописуючи такого вектора одиниць, вільний член можна обчислити, скориставшись рівністю:

де — середнє значення залежної змінної; , — середні значення незалежних змінних і .

Згідно з оператором оцінювання знайдемо:

1)

2)

3) ;

4)

Отже, економетрична модель має вигляд

Знайдені методом 1МНК оцінки параметрів такі: = 8,8;b1=0,2; b2= 6,97, тобто

.




Переглядів: 2572

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
ПЕРЕДУМОВИ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ | Множинний коефіцієнт кореляції і детермінації

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

  

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.002 сек.