Шпаргалка: Множественная регрессия и корреляция

Справочный материал к теме:

Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми переменными:

где - зависимая переменная (результативный признак);

- независимые переменные (факторы).

Для построения уравнения множественной регрессии чаще используются следующие функции:

линейная –

степенная –

экспонента –

гипербола - .

Можно использовать и другие функции, приводимые к линейному виду.

Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов (МНК). Для линейных уравнений и нелинейных уравнений, приводимых к линейным, строится следующая система нормальных уравнений, решение которой позволяет получить оценки параметров регрессии:

Для ее решения может быть применен метод определителей:

, ,…, ,

где - определитель системы;

- частные определители; которые получаются путем замены соответствующего столбца матрицы определителя системы данными левой части системы.

Другой вид уравнения множественной регрессии – уравнение регрессии в стандартизированном масштабе:

где - стандартизированные переменные;

- стандартизированные коэффициенты регрессии.

К уравнению множественной регрессии в стандартизированном масштабе применим МНК. Стандартизированные коэффициенты регрессии (- коэффициенты) определяются из следующей системы уравнений:

.

Связь коэффициентов множественной регрессии со стандартизированными коэффициентами описывается соотношением

Параметр определяется как .

Средние коэффициенты эластичности для линейной регрессии рассчитываются по формуле

Для расчета частных коэффициентов эластичности применяется следующая формула:

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--

К-во Просмотров: 304
Бесплатно скачать Шпаргалка: Множественная регрессия и корреляция