|
КОЭФФИЦИЕНТЫ МНОЖЕСТВЕННОЙ ДЕТЕРМИНАЦИИ И КОРРЕЛЯЦИИ. СКОРРЕКТИРОВАННЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ МНОЖЕСТВЕННОЙ ДЕТЕРМИНАЦИИ. , · для однофакторной регрессии: · для двухфакторной регрессии: Лекция №19 ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ ФАКТОРА, ДОПОЛНИТЕЛЬНО ВКЛЮЧЕННОГО В МОДЕЛЬ РЕГРЕССИИ. ОБЩИЙ И ЧАСТНЫЙ F-КРИТЕРИИ , . . (4) Тогда: . . Fнабл =41,9> Fкр, следовательно, уравнение регрессии (4) статистически значимо и может быть использовано на практике.
Лекция №20 ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Рассмотрим применение фиктивных переменных на примере. Пусть по данным о 20 рабочих цеха оценивается регрессия заработной платы рабочего за месяц у ($) от количественного фактора х1 – возраст рабочего (лет) и качественного фактора х2 – пол. Мы предполагаем, что у мужчин зарплата выше, чем у женщин. Введем в модель: фиктивную переменную z, которая принимает 2 значения: 1 — если пол рабочего мужской; 0 — если пол женский. Построим модель: (5) Исходные данные приведены в табл. 8. Таблица 8
Для оценки параметров модели (5) используем обычный МНК. Построим систему нормальных линейных уравнений: В результате решения системы получим оценки: ; 4; . (1,63) (6,14) (0,541); ; ; . В скобках указаны значения t -критерия. . (4,29) (4,104) ; ; . а) при z =1 (рабочий – мужчина); б) при z =0 (рабочий – женщина).
Таблица 9
Модель регрессии будет иметь вид: '. • «до 8 классов»: ; • «среднее»: ; • «специальное»: . Лекция №21 ТЕСТ ЧОУ Рис. 5. Применение теста Чоу а – объединенная регрессия; б – отдельные регрессии подвыборок . Рассмотрим применение теста Чоу на примере. Воспользуемся данными табл. 8. Пусть мы решили, что следует построить 2 отдельных уравнения регрессии для рабочих-мужчин и рабочих-женщин. Тогда оценивание объединенной регрессии и регрессий для подвыборок дает результаты, приведенные в табл. 10.
Таблица 10
Соответствующая F -статистика будет равна: . Лекция №22 НЕЛИНЕЙНАЯ МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФУНКЦИЯ Лекция №23 ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ Рис. 6. Корреляционное поле. Случаи гетероскедастичности Рис. 7. Графики зависимости остатков от теоретических значений результата. Случаи гетероскедастичности и . Лекция №24 АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ X(доход) Рис. 8. Пример положительной автокорреляции Рассмотрим способы обнаружения автокорреляции остатков (а следовательно, и случайных составляющих).
Рис. 9. Обнаружение автокорреляции остатков
Для проверки основной гипотезы используется статистика критерия Дарбина-Уотсона – DW: , где . Рис. 10. Тест Дарбина-Уотсона на автокорреляцию Лекция №25 УСТРАНЕНИЕ АВТОКОРРЕЛЯЦИИ СЛУЧАЙНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ Лекция №26 ОБОБЩЕННЫЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ –ОМНК (GLS) . , где – дисперсия случайной составляющей, оценкой которой служит величина: , где h – число оцениваемых параметров; n – объем выборки. Лекция №27 СТОХАСТИЧЕСКИЕ ОБЪЯСНЯЮЩИЕ ПЕРЕМЕННЫЕ. ОБНАРУЖЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ И СЛУЧАЙНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ.
Рис. 11. Обнаружение корреляции x и u Лекция №28 СИСТЕМЫ ЗКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ. ИХ ВИДЫ. СТРУКТУРНАЯ И ПРИВЕДЕННАЯ ФОРМА МОДЕЛИ
Лекция №29 ПРОБЛЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ. НЕОБХОДИМОЕ И ДОСТАТОЧНОЕ УСЛОВИЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ Лекция №30 Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)... Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот... Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|