Свойства Коэффициентов Множественной Регрессии Оценки b j – случайные величины. При выполнении определенных условий (4-х условий Гаусса-Маркова): E(b j.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез.
Advertisements

Построение уравнения регрессии. Задача Коэффициент корреляции.
Уравнение множественной регрессии y t = a 0 +a 1 x 1t +a 2 x 2t +a 3 x 3t +…+a k x kt +U t (8.1) Наилучшая линейная процедура получения оценок параметров.
Множественная регрессия линейная функция:. Оценка параметров линейного уравнения множественной регрессии.
1 МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ПЛАТА ASVABC S 1 ПЛАТА = S + 3 ASVABC + u Геометрическая интерпретация множественной регрессионной модели с.
Лекция 7 Уравнение множественной регрессии Теорема Гаусса-Маркова Автор: Костюнин Владимир Ильич, доцент кафедры: «Математическое моделирование экономических.
Лекция 1 «Введение». Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Специфической.
ВОПРОСЫ Решение каких проблем включает эконометрическое исследование. Укажите этапы эконометрического исследования. Что представляет собой простая регрессия.
Лекция 4 множественная регрессия и корреляция. ( продолжение )
КЛАССИЧЕСКИЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. ОБЩАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ.
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится результат у от своей средней величины при изменении фактора.
Лекция 8 Регрессионный анализ временных рядов. Временные ряды Проблема для составления выборки – автокорреляция данных Нарушено условие о независимости.
Лекция 6 Линейная регрессия. Простая линейная регрессия.
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»
Свойства коэффициентов регрессии и проверка гипотез.
В задачу регрессионного анализа входит исследование остаточных величин. Исследование остаточных величин.
АНАЛИЗ ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ. Регрессионный анализ.
Проверка качества спецификации модели. Качество спецификации модели Под качеством спецификации модели понимается: - качество выбора функции уравнения.
Определение. Случайная величина имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами и 2, если ее плотность распределения задается формулой:
Общая теория статистики Регрессионно- корреляционный анализ.
Транксрипт:

Свойства Коэффициентов Множественной Регрессии Оценки b j – случайные величины. При выполнении определенных условий (4-х условий Гаусса-Маркова): E(b j ) = β j.

Точность коэффициентов множественной регрессии Точность коэффициентов оценивается их стандартными ошибками (с.о.). В случае k=3, т. е. модели Y = *X *X 3 + u и выборочного уравнения Ŷ = b 1 + b 2 *X 2 + b 3 *X 3

теоретическая дисперсия b 2 есть: где - квадрат коэффициента корреляции между X 2 и X 3.

Так как оценка σ 2 u есть, то Аналогично для b 3.

В случае произвольного k коэффициенты регрессии являются тем более точными: чем больше размер выборки n; чем больше Var(X j ), j=2,…,k; чем меньше σ 2 u ; чем меньше связаны между собой объясняющие переменные.