Специфика множественной линейной регрессии (МЛР).

На хоть какой экономический показатель в большинстве случаев влияет не один, а несколько причин. К примеру, спрос на некое благо определяется не только лишь ценой данного блага, да и ценами на замещающие и дополняющие блага, доходом потребителей и многими другими факторами. В данном случае заместо парной регрессии рассматривается множественная регрессия

Множественная Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). регрессия обширно употребляется в решении заморочек спроса, доходности акций, при исследовании функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и в ряде других вопросов экономики. В текущее время множественная регрессия – один из более всераспространенных способов в эконометрике. Основной целью множественной регрессии является построение модели с огромным числом причин, также определение воздействия Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). каждого фактора в отдельности и совокупного их воздействия на моделируемый показатель.

Множественный регрессионный анализ является развитием парного регрессионного анализа в случаях, когда зависимая переменная связана более чем с одной независящей переменной. Большая часть анализа является конкретным расширением парной регрессионной модели, но тут также возникают и некие новые задачи, из которых Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). следует выделить две. 1-ая неувязка касается исследования воздействия определенной независящей переменной на зависимую переменную, также разграничения её воздействия и воздействий других независящих переменных. 2-ой принципиальной неувязкой является спецификация модели, которая заключается в том, что нужно ответить на вопрос, какие причины следует включить в регрессию (1), а какие – исключить из неё. В Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). предстоящем изложение общих вопросов множественного регрессионного анализа будем вести, разграничивая эти трудности. Потому сначала будем считать, что спецификация модели правильна.

Самой употребляемой и более обычной из моделей множественной регрессии является линейная модель множественной регрессии:

Предпосылки МНК.

Способ меньших квадратов строит оценки регрессии на базе минимизации суммы квадратов остатков. Потому Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). очень принципиально изучить поведение остаточных величин регрессии . Условия, нужные для получения несмещенных, состоявшихся и действенных оценок, представляют собой предпосылки МНК, соблюдение которых лучше для получения достоверных результатов регрессии.

Исследования остатков подразумевают проверку наличия последующих 5 предпосылок МНК:

1) случайный нрав остатков;

2) нулевая средняя величина остатков, не зависящая от ;

3) гомоскедастичность – дисперсия Специфика множественной линейной регрессии (МЛР). каждого отличия , схожа для всех значений x ;

4) отсутствие автокорреляции остатков – значения остатков распределены независимо друг от друга;

5) остатки подчиняются нормальному рассредотачиванию.

Если рассредотачивание случайных остатков не соответствует неким предпосылкам МНК, то следует корректировать модель.


spid-ne-spit-oganyan-m-v-oganyan-b-c-ekologicheskaya-medicina-put-budushej-civilizacii-2-e-izd.html
spiker-gosdumi-boris-grizlov-putin-mozhet-pojti-na-3-j-srok-gosduma-rf-monitoring-smi-28-aprelya-2006-g.html
spiker-parlamenta-gruzii-vistupaet-za-prodolzhenie-dialoga-s-rossiej-gosduma-rf-monitoring-smi-28-aprelya-2006-g.html