![]() Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
![]() Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
![]() |
Анализ вариации зависимой переменной. Качество оценивания в модели множественной линейной регрессии
Пусть в уравнении регрессии содержится
где:
Каждая сумма в этом разложении имеет собственное название:
Используя введенные обозначения, разложение дисперсии зависимой переменной можно записать в виде суммы:
Мерой объясняющего качества уравнения регрессии по сравнению с оценкой в виде среднего значения
В случае коррелированности независимых переменных объясняющие способности этих переменных могут перекрываться. Для компенсации такого увеличения
Если при добавлении новой переменной (при этом уменьшается на 1 число степеней свободы) увеличение доли объясненной регрессии мало, то скорректированный коэффициент детерминации Качество оценок для модели множественной линейной регрессии предполагает определение статистической значимости полученных коэффициентов уравнения регрессии и коэффициента детерминации Значимость коэффициентов уравнения регрессии
где Величина
Алгоритм оценки значимости для коэффициентов уравнения регрессии состоит в следующем: 1) вычисляется наблюдаемое значение критерия 2) по таблице распределения Стьюдента по заданному уровню значимости и числу степеней свободы 3) вычисленные критерии Если В эконометрике проверку гипотез осуществляют при 5%-м, реже на 10%-м уровне значимости. В первом случае стандартная ошибка оценки коэффициента регрессии составляет примерно до половины его величины. Последовательное исключение несущественных факторов (переменных), коэффициенты при которых оказались незначимы, составляют основу пошагового регрессионного анализа. Для определения статистической значимости коэффициента детерминации
где:
Величина если если Величины критических значений критериев оценки значимости принимаются при 5%-м, реже при 10%-м уровне значимости. Указанные уровни значимости соответствуют 95%-му и 90%-му доверительным интервалам соответственно. Date: 2015-07-17; view: 684; Нарушение авторских прав |