Лекция Введение в эконометрику. Определение эконометрики
Понятие регрессии и корреляции
жүктеу/скачать 446 Kb.
|
Лекции
- Бұл бет үшін навигация:
- Виды регрессии.
- Виды корреляции аналогичные видам регрессии .
| Понятие регрессии и корреляции
Регрессия-это односторонняя стохастическая зависимость. Она уставнавливает соответствие между случайными переменными. Например, при изучении – потребления энергии в зависимости от объема производства речь идет об определении односторонней связи следовательно, о регрессии. Каждому значению X соответствует множество значений У и, наоборот, каждому значению У соответствует множество значений X. Таким образом, мы имеем дело со статистическими распределениями значений Х и значений У. Исходя из этих распределений мы и должны находить стохастическую зависимость между X и У. Односторонняя стохастическая зависимость выражается с помощью функции, которая для отличия ее от строгой математической функции, называется функцией регрессии или просто регрессией. Виды регрессии. Относительно числа явлений (переменных), учитывающих в регрессии, различают: а) простую регрессию. Она представляет собой регрессию между двумя переменными. Например, между затратами на производство (зависимая, результативная переменная, подлежащая объяснению) и объемом продукции, произведенной промышленными предприятиями (объясняющая, независимая или предсказывающая переменная); б) множественную или частную регрессию. Это регрессия между зависимой переменной у или несколькими причинно обусловленными объясняющими (независимыми или предсказывающими). 2. Относительно формы зависимости различают: а) линейную регрессию, выражаемую линейной функцией; 6) нелинейную регрессию, выражаемую нелинейной функцией. 3. В зависимости от характера регрессии различают: а) положительную регрессию. Она имеет место, если с увеличением или уменьшением значений объясняющей переменной значения зависимой переменной также соответственно увеличиваются или уменьшаются; б) отрицательную регрессию, В этом случае с увеличением или уменьшением значений объясняющей переменной значения зависимой переменной соответственно уменьшаются или увеличиваются. Например, регрессия между размером прибыли на единицу продукции и затратами на производство. Из названия положительной и отрицательной регрессии не следует делать вывод о том, что положительная регрессия желательна, а отрицательная нежелательна. Понятия положительной и отрицательной регрессии приобретают смысл только для простой регрессии. В случае множественной регрессии, предполагается существование множества одновременно развивающихся не зависимых друг от друга целей причинно-следственных связей, среди которых часть может соответствовать прямой зависимости, а часть - обратной. Зависимая переменная находится под соединенным действием нескольких причин (объясняющих переменных) и мы не можем четко отделить одни явления от других. 4. Относительно типа соединения явлений различают: а) непосредственную регрессию. В этом случае явления соединены непосредственно между собой. Причина оказывает прямое воздействие на следствие, то есть зависимая и объясняющая переменные связаны непосредственно друг с другом; б) косвенную регрессию. Косвенная регрессия имеет место, если объясняющая и зависимая переменные не состоят непосредственно в причинно-следственных отношениях, детерминируются общей для них причиной, т.е. объясняющая переменная действует через какую-то третью или ряд друг переменных на результативную переменную; в) нонсенс – регрессия (ложная или абсурдная регрессия). Она возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям, без уяснения того, какие причины обусловливают данную связь. В результате можно прийти к установлению ложных и даже бессмысленных зависимостей, которые не будут иметь практического значения, так как с их помощью нельзя предвидеть явления или влиять на их ход развития. Регрессия тесно связана с корреляцией. Иногда даже регрессию рассматривают как частный случай корреляции, считая тем самым корреляцию более широким понятием. Корреляция в широком смысле слова означает связь, соотношение между объективно существующими явлениями и процессами. Связи между явлениями и процессами могут быть различны по силе. При измерении степени интенсивности, тесноты, прямолинейности, четкости, строгости, связи, проблема корреляции рассматривается в узком смысле. Таким образом, в корреляционном анализе оценивается сила стохастической связи, в регрессионном анализе исследуется ее форма. Виды корреляции аналогичные видам регрессии. Цель типов корреляции - показать разнообразие взаимосвязей между явлениями. На практике чаще всего они встречаются комбинированно. Так, например, существует положительная линейная простая корреляция, положительная нелинейная множественная корреляция, отрицательная линейная частная корреляция и т.д. жүктеу/скачать 446 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|