Ќазаќстан республикасы білім жјне єылым министрлігі


Лекция №4, Тема: Парная линейная регрессия и корреляция



Pdf көрінісі
бет50/102
Дата20.10.2022
өлшемі4,09 Mb.
#44331
1   ...   46   47   48   49   50   51   52   53   ...   102
Лекция №4, Тема: Парная линейная регрессия и корреляция
Содержание лекции. 
1.Спецификация парной регрессионной модели.
2. Оценка параметров парной регрессии по методу наименьших 
квадратов. 
Цель: Дать понятие спецификации парной регрессионной модели и 
порядок оценки параметров парной регрессии методом наименьших 
квадратов. 
1. Спецификация парной регрессионной модели 
В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение 
регрессии, принято различать простую (парную) и множественную 
регрессии. Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя 
переменными y и x, т.е. модель вида  y = f(x), 
где у – зависимая переменная (результативный признак); х – 
независимая или объясняющая, переменная, (признак – фактор). 
Строится простая (парная) регрессия в случае, когда среди
факторов, влияющих на результативный показатель, есть явно
доминирующий фактор. 
Рассмотрим простейшую линейную модель парной регрессии: y = 
a+bx+ε 
Величина y, рассматриваемая как зависимая переменная, состоит из 
двух составляющих: неслучайной составляющей а+bх и случайного члена ε.


Хабаршы №3-2015ж.
98 
Случайная величина ε называется также возмущением. Она включает 
влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей 
измерения. 
Причин существования случайной составляющей несколько: 
1. Не включение объясняющих переменных. Соотношение между y и x 
является упрощением. В действительности существуют и другие факторы, 
влияющие на y, которые не учтены в уравнении. Влияние этих факторов 
приводит к тому, что наблюдаемые точки лежат вне прямой у = а+bх
Совокупность всех этих составляющих и обозначено в уравнении через ε. 
2. Агрегирование переменных. Рассматриваемая зависимость y = 
a+bx+ε 
– 
это 
попытка 
объединить 
вместе 
некоторое 
число 
микроэкономических соотношений. Так как отдельные соотношения имеют 
разные параметры, попытка объединить их является аппроксимацией. 
3. Выборочный характер исходных данных. Поскольку исследователи 
чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении связи 
между у и х, то возможны ошибки и в силу неоднородности данных в 
исходной статистической совокупности 
4. Неправильная функциональная спецификация.
5. Возможные ошибки измерения. В парной регрессии выбор вида 
математической функции y
х
=f(x), может быть осуществлен графическим, 
аналитическим, экспериментальным методами. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   46   47   48   49   50   51   52   53   ...   102




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет