|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Интервальная оценка ожидаемого значения зависимой переменной в парной регрессионной моделиЭконометрические модели предназначены для объяснения (прогноза) текущих значений зависимой переменной по заданным (наблюдаемым) значениям предопределенных (независимых) переменных. Например, модель линейной парной регрессии создаетсядля прогноза значений зависимой (эндогенной) переменной y по заданным (наблюдаемым) значениям экзогенной переменной х (регрессора модели). Прогнозировать значения переменной можно лишь тогда, когда модель признана адекватной. Для проверки адекватности модели линейной парной регрессии рассчитываем нормированную ошибку прогноза по формуле , где – прогноз, - наблюдаемое в реальности значение переменной, - средняя квадратическая ошибка прогноза. При этом если случайный остаток в рассматриваемой модели не имеет автокорреляции и нормально распределен, то tподчиняется закону распределения Стьюдента с числом степеней свободы , где k+1 – количество оцениваемых коэффициентов модели (для модели линейной парной регрессииk+1=2).Данное обстоятельство позволяет построить замкнутый интервал с границами , именуемый доверительным интервалом, который включает прогнозируемые значения с принятой доверительной вероятностью . В случае парной регрессии можно оценить интервальное среднеквадратичное отклонение Yпрогноз по формуле и посмотреть, попадают ли реальные значения Y в интервал Ŷ ± 2 SYпрогноз. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.) |