АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Специальные приемы коррекции множественных регрессионных моделей

Читайте также:
  1. Crown Victoria одна из популярных в США моделей (в полиции, такси, прокате, на вторичном рынке). Производство в Канаде. Дебют модели состоялся в 1978.
  2. Акции и специальные события
  3. Ароматные воды используются в качестве лекарственных препаратов и в качестве вспомогательных веществ для коррекции вкуса и запаха в фармацевтической технологии.
  4. АРТТЕРАПИЯ, КАК МЕТОД КОРРЕКЦИИ ЛИЧНОСТИ ДЕТЕЙ, ИМЕЮЩИХ ПРОБЛЕМЫ В РАЗВИТИИ.
  5. Бабкин А.В. Специальные виды туризма
  6. БОЛЕВЫЕ ПРИЕМЫ
  7. БОЛЕВЫЕ ПРИЕМЫ, СВЯЗЫВАНИЕ И КОНВОИРОВАНИЕ
  8. В. КОРРЕКЦИИ НА ДНЕВНОЙ ОСНОВЕ
  9. Вечерние дипломатические приемы
  10. Взаємозв’язок моделей
  11. ГОСТ Р № 51501—99 НОЖИ ТУРИСТИЧЕСКИЕ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ СПОРТИВНЫЕ
  12. Д. Графические приемы анализа

 

Недостаточно высокие значения показателей R2 и F -статистики, могут ставить перед исследователем проблему поиска более удачной формы оцениваемой модели. В качестве одного из подходов к решению этой проблемы может быть тестирование исходного ряда на обнаружение в нем подмножеств с более однородными статистическими характеристиками, нежели исходное множество данных. В этих целях весьма полезным может оказаться использование теста Чоу. При этом его выводы очень важны при принятии решений относительно возможности объединения нескольких подвыборок в одну.

Суть теста состоит в следующем. Предположим, стоит вопрос, следует ли объединять две подвыборки для оценивания общей регрессии или оценить каждую регрессию в отдельности.

Оцениваются три модели регрессии: по общей выборке, а также по каждой из подвыборок. По каждой модели регрессии оцениваются суммы квадратов остатков, которые обозначаются соответственно: Q com, Q1 и Q2 (причем Q1 + Q2 = Q). Проверяется гипотеза о равенстве сумм квадратов остатков для двух подвыборок, полученных при построении общей модели регрессии и моделей регрессии для каждой из подвыборок:

Н0: Q com = Q.

Это равенство будет иметь место при совпадении коэффициентов регрессии для объединенной регрессии и регрессии подвыборок, и будет означать нецелесообразность выделения подвыборок. В общем случае качество уравнения будет улучшаться: Q com > Q. Для проверки гипотезы рассчитывается статистика:

Fp = ,

где v 1 и v 2 – соответствующие числа степеней свободы.

Эта статистика в предположении справедливости гипотезы H0 распределена по закону распределения Фишера с v 1 степенями свободы для числителя и v 2 степенями свободы для знаменателя на заданном уровне значимости α.

Значение статистики сравнивается с табличным значением F -распределения Фишера Fкрα (v 1, v 2). Если Fp > Fкрα, то это означает, что уменьшение необъясненной вариации (с учетом степеней свободы) при разделении выборки для построения регрессии, превышает оставшуюся при этом необъясненной вариацию (с учетом степеней свободы), и указывает на нецелесообразность объединения подвыборок. Таким образом, возможно ответить на вопрос о целесообразности либо не построения единой модели либо двух различных.

Дополнительной возможностью исследования исходных выборок с неоднородными характеристиками является использование так называемых фиктивных переменных или как их еще именуют пременных-манекенов. С их помощью строятся т.н. модели с переменной структурой. Изменчивость структуры как раз и является отражением факта разнородности поведения объясняемых переменных в зависимости от объясняющих факторов при некоторых специальных условиях.

Можно привести следующий пример. Допустим, исследователь хочет оценить параметры функции спроса на сельхоз продукцию в зависимости от среднедушевого дохода населения за некоторый период времени. Не трудно догадаться, что имело бы смысл построить не одну регрессионную модель, а две. Первая для городских жителей, а вторая для потребителей, проживающих в сельской местности. Однако удовлетворительно решить проблему создания модели можно и в рамках единой конструкции, введя в состав объясняющих переменных специальную переменную, учитывающую место проживания потребителя. Например, значение переменной равно 0 для жителей города и 1 для проживающих вне его.

Этот же прием часто используется для вычленения и идентификации сезонных факторов в моделях. Решение этой проблемы необходимо с целью:

- устранения сезонных возмущений в квартальных или месячных временных рядах;

- поведения оценивания эконометрических соотношений между переменными, среди которых имеются как скорректированные, так и подверженные влиянию сезонных воздействий.

Допустим, мы предполагаем наличие фактора сезонности, например поквартальной, воздействующего наряду с другими на некоторую переменную Y. Пусть - ряд остатков модели, при этом = (yij), где yij -– значение величины Y в j-м квартале i-го года .

Попытаемся выявить факт присутствия квартальной сезонности в статистике, собранной за достаточно продолжительный ряд лет.

Модель, которую нам следует оценить, имеет следующий вид , где b – параметры модели, - случайная составляющая модели; H – матрица экзогенных переменных-манекенов следующей структуры

Понятно, что оценку параметров следует проводить в соответствии с формулой (13), т.е. . Отсюда, из свойств матрицы H легко получаем значения параметров b, а именно

.

Очевидно, что смысл соответствующего параметра b не что иное, как среднеквартальное значение изучаемого признака y за соответствующий период времени (очищенный от влияния совокупности других факторов).


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)