Для связи в whatsapp +905441085890

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

Для более углубленного исследования связей и взаимозависимости экономических явлений математические методы, изученные в высшей математике, дополняются функциями регрессии, которые выражают количественное соотношение между факторным и результативным признаками. Форма связи между экономическими явлениями выражается аналитическим уравнением. При этом нужно определить такое математическое уравнение, которое наилучшим образом описывало бы характер исследуемого экономического процесса. Форму этой связи можно определить из расположения точек на корреляционном поле или из корреляционной таблицы, в которой вычисляются средние результативного признака для каждой группы факторного признака:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

где Выбор формы однофакторной регрессионной модели — значения середины интервалов ряда распределения Выбор формы однофакторной регрессионной модели — частоты парных значений Выбор формы однофакторной регрессионной модели и Выбор формы однофакторной регрессионной модели.

Для определения вида функции регрессии, используется также метод дисперсионного анализа, который позволяет оценивать линейность регрессии. Реализуем метод дисперсионного анализа для случая линейной формы связи:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

Сгруппируем всю совокупность наблюдений в виде таблицы:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

где каждая строка соответствует определенному значению фактора Выбор формы однофакторной регрессионной модели. Для определения параметров Выбор формы однофакторной регрессионной модели и Выбор формы однофакторной регрессионной модели нужно минимизировать сумму

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

которую представим в виде

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

где Выбор формы однофакторной регрессионной модели — эмпирическая линия регрессии. Это разложение приводит к дисперсиям:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

Дисперсии Выбор формы однофакторной регрессионной модели — это вариации значений признака соответственно в пределах групп наблюдений и около линии регрессии; Выбор формы однофакторной регрессионной модели — вариации эмпирических коэффициентов по отношению к теоретическим коэффициентам.

Для проверки гипотезы о линейности связи между исследуемыми признаками составляется Выбор формы однофакторной регрессионной модели -отношение:

Выбор формы однофакторной регрессионной модели

которое подчиняется распределению Фишера — Снедокора с Выбор формы однофакторной регрессионной модели и Выбор формы однофакторной регрессионной модели степенями свободы. Если вычисленное Выбор формы однофакторной регрессионной модели-отношение меньше табличного для заданного уровня значимости Выбор формы однофакторной регрессионной модели, то гипотеза о линейности связи подтверждается. Этот вывод следует из того, что если регрессия прямолинейная, то отклонения от нее следует считать случайными. Случайной при такой зависимости будет и та часть отклонений, которая приходится на различия между теоретической и эмпирической линиями регрессии. Теоретическая регрессия представляет то предельное положение, к которому стремится эмпирическая регрессия при увеличении числа наблюдений. Расхождение между ними обусловливается тем, что в эмпирической линии регрессии оказывается непогашенной некоторая часть случайных колебаний. Но это верно лишь тогда, когда теоретическая регрессия в виде прямой действительно правильно выражает форму связи. Если же это не так, то и отклонения эмпирической линии регрессии от теоретической прямой регрессии должны уже рассматриваться не как случайные, а как закономерное отражение кривизны регрессии. Сравнение этих отклонений с чисто случайной их величиной и должно дать ответ на поставленный вопрос о линейной регрессии.

Эта лекция взята со страницы предмета «Эконометрика»

Предмет эконометрика: полный курс лекций

Эти страницы возможно вам будут полезны:

Понятие о функциональной, статистической и корреляционной зависимостях
Основные задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа
Основные предпосылки применения метода наименьших квадратов в аппроксимации связей признаков социально-экономических явлений (условия Гаусса — Маркова)
Построение регрессионной прямой методом наименьших квадратов