АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Интерпретация коэффициентов линейного уравнения регрессии

Читайте также:
  1. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  2. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  3. Автокорреляция уровней временного ряда. Анализ структуры временного ряда на основании коэффициентов автокорреляции
  4. Анализ и интерпретация данных, полученных в ходе эксперементальной работы.
  5. Анализ и интерпретация результатов исследования
  6. Анализ коэффициентов ликвидности_________ за 201_-201_
  7. Анализ коэффициентов, характеризующих финансовое состояние банка
  8. Анализ финансового состояния предприятия: цели, задачи, формы и методы проведения. Система аналитических коэффициентов и ее использование.
  9. Аналитика ядра: интерпретация результатов
  10. Вероятностная интерпретация коэффициентов критерия Гурвица.
  11. Взаимосвязь инфляции и безработицы. Кривая Филлипса и её современная интерпретация. Дилемма экономической политики, заложенная в кривой Филипса
  12. Влияние внешнего торгования на ВВП: графическая интерпретация, предельная склонность к импорту, мультипликатор расходов в открытой экономике.

Регрессионный анализ.

Простейшая модель парной линейной регрессии, описание ее составляющих.

Причины необходимости включения случайного члена в теоретическую

Регрессионную модель.

1. Невключение объясняющих переменных

2. Агрегирование переменных

3. Неправильное описание структуры модели

4. Неправильная функциональная спецификация

5. Ошибки измерения

Формулы вычисления оценок параметров модели парной линейной регрессии. Возможно ли вычислить истинные значения параметров регрессионной модели? В каких случаях возможно получить абсолютно точные оценки параметров регрессионной модели?

Постоянный член в уравнениях регрессии и его интерпретация.

Что можно сказать о постоянной в уравнении? Формально говоря, она по­казывает прогнозируемый уровень ^, когда х = 0. Иногда это имеет ясный смысл, иногда нет. Если х = 0 находится достаточно далеко от выборочных значений х, то буквальная интерпретация может привести к неверным результатам; даже если линия регрессии довольно точно описывает значения наблюдаемой выборки, нет гарантии, что так же будет при экстраполяции влево или вправо.

 

Интерпретация коэффициентов линейного уравнения регрессии.

Представим простой способ интерпретации коэффициентов линейного уравнения регрессии:

 

Во-первых, мы можем сказать, что увеличение X на одну единицу (в единицах измерения переменной X) приведет к увеличению значения Y на b2 единиц (в единицах измерения переменной Y). Вторым шагом является проверка, каковы действительно единицы измерения X и Y, и замена слова «единица» фактической единицей измерения. Третьим шагом является проверка возможности более удобного представления результата без потери его сущности.

Постоянная b1 дает прогнозируемое значение Y (в единицах Y), если X равен нулю.

 


1 | 2 |

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.)