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
|
Regressors t-statistics Significance3 3 -2.8069424532 [0.0059] 2 3 2.5861855478 [0.0110] 2 2 -1.2550795473 [0.2120] 4 4 -1.0669731185 [0.2883] 5 6 -0.9960205937 [0.3214] 4 6 -0.7943309232 [0.4287] 4 5 -0.784674237 [0.4343] 2 4 0.6972583656 [0.4871] 3 4 -0.6033857466 [0.5475] 5 5 -0.56173759 [0.5754] 2 6 0.5086460992 [0.6120] 3 5 -0.4054873898 [0.6859] 3 6 -0.0730835436 [0.9419] 2 5 -0.0610530596 [0.9514] 6 6 *-**-* [*-**-*] 1 6 *-**-* [*-**-*] 1 2 *-**-* [*-**-*] 1 1 *-**-* [*-**-*] 1 3 *-**-* [*-**-*] 1 5 *-**-* [*-**-*] 1 4 *-**-* [*-**-*] Таким образом, если при оценке значимости эффектов второго порядка мы допускаем вероятность ошибки первого рода 0,05, то значимыми эффектами второго порядка стоит признать: - квадрат расстояния до метро (регрессоры 3 3, т.е произведение 3-го регрессора на самого себя); - произведение расстояния до метро (фактор 3) и количества конкурентов поблизости (фактор 2). Этот результат развивает предварительный вывод о нелинейности формы модели – теперь мы видим, за счет нелинейного влияния какого фактора был сделан такой вывод. Именно этот фактор (квадрат расстояния до метро) необходимо будет ввести в модель для устранения ошибки нелинейной формы. Также важен эффект произведения количества конкурентов поблизости (фактор 2) и расстояния до метро (фактор 3): если в отдельности фактор 2 признан не значимым, то теперь видно, что факторы 2 и 3 имеют «совместное влияние», т.е. количество конкурирующих магазинов поблизости не оказывает существенного влияния на цену, однако их влияние более существенно по мере удаленности магазинов от станций метро. Главное изменение в модели, которое необходимо произвести по итогам вышеприведённого анализа, - это изменение списка регрессоров. Исключим незначимый фактор из модели (средняя цена в ближайших конкурирующих магазинах SredPrice), добавим значимые эффекты второго порядка (квадрат расстояния до метро Metro^2 и произведение расстояния до метро и количества конкурентов поблизости NKonkur*Metro). Необходимо заметить, что добавляя эффекты второго порядка NKonkur*Metro, мы уже не можем исключить его отдельные компоненты NKonkur (это приведет к смещению оценки эффекта второго порядка), даже если этот компонент не значим в отдельности. Исключить теперь его можно будет только вместе с этим эффектом, проверив их совместную значимость.
|