АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Суть явления мультиколлинеарности и основные способы ее устранения

Читайте также:
  1. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  2. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  3. Exercises for Lesson 3. Requests and offers / Просьбы и предложения. Способы выражения, лексика, примеры.
  4. I. ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ
  5. I. Типичные договоры, основные обязанности и их классификация
  6. II. Основные моменты содержания обязательства как правоотношения
  7. II. Основные направления работы с персоналом
  8. II. Основные принципы и правила служебного поведения государственных (муниципальных) служащих
  9. II. ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ КОНЦЕПЦИИ
  10. II. Основные цели и задачи Программы, срок и этапы ее реализации, целевые индикаторы и показатели
  11. II. Способы изменения обязательств (цессия, суброгация, делегация)
  12. II. Способы приобретения права собственности на движимые вещи

Нелинейный регрессионный анализ. Проблемы практического

Использования регрессионных моделей.

Основной недостаток линейного регрессионного анализа. Функции, нелинейные по переменным и по параметрам. Устранение нелинейности функции по переменным и по параметрам.

Одним из недостатков линейного регрессионного анализа является то, что он может быть применен только к линейным уравнениям.

 

Полулогарифмическая модель и ее линеаризация. Интерпретация оценки

Ее параметров.

Итеративный алгоритм поиска минимума квадратов остатков для нелинейной модели регрессии.

Фиктивные переменные в уравнениях регрессии. Интерпретация оценок

Параметров.

Фиктивными называются бинарные переменные, которые количественно измеряют качественный признак.

 

Ловушка» фиктивных переменных. Спецификация моделей с несколькими наборами фиктивных переменных.

Предположим, что существует m категорий и вводятся фиктивные переменные D1..., Dm. Тогда для наблюдения i выполняется условие:

поскольку одна из фиктивных переменных равна единице и все остальные равны нулю. В то же время постоянный член β1, в действительности является произведением параметра β1 и специальной переменной, которая равна единице для всех наблюдений. Следовательно, для всех наблюдений сумма фиктивных переменных равна этой специальной переменной и мы имеем строгую линейную связь между переменными в регрессионной модели. Это — так называемая ловушка фиктивных переменных.

Применение теста Чоу для тестирования выборки на необходимость структурного разбиения на подвыборки.

Суть явления мультиколлинеарности и основные способы ее устранения.

В тех случаях, когда корреляция между факторами делает модель регрессии неудовлетворительной с точки зрения точности оценки коэффициентов, говорят о проблеме мультиколлинеарности.


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.)