![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Модели множественной регрессии
Построение модели множественной регрессии (или многофакторная модель) заключается в нахождении уравнения связи нескольких показателей у и х1, х2 и т.д., т.е. определяется как повиляет изменение показателей хi на величину y. Для построения модели множественной регрессии используют: линейную модель степенную модель экспоненциальную модель Для анализа уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов
(МНК). Для линейных уравнений, а также нелинейных уравнений, которые необходимо привести к линейным, составляется система нормальных уравнений:
Для решения этой системы целесообразно применить метод определителей: где числители в 1-м уравнении - частные определители параметров а и b, получаемые заменой соответствующего столбца матрицы определителя системы значениями левой части системы. Другим видом уравнения множественной регрессии, которое не редко нужно находить в контрольных работах является уравнение в стандартизированном масштабе: bi (бета)- стандартизованные переменные К такому уравнению также применим МНК Стандартизованные коэффициенты регрессии определяют из данной системы уравнений: Связь стандартизованных коэффициентов с коэффициентами множественной регрессии bi в эконометрике определяются следующим уравнением Параметр а рассчитывается по формуле Средние коэффициенты эластичности для линейной регрессии определяют по формуле Для расчета частных коэффициентов эластичности используется формула:
|