АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Расчет интервального прогноза для модели парной и множественной линейной регрессии

Читайте также:
  1. I. Расчет параметров железнодорожного транспорта
  2. I.2. Определение расчетной длины и расчетной нагрузки на колонну
  3. II раздел. Расчет эффективности производственно-финансовой деятельности
  4. II. Право на фабричные рисунки и модели (прикладное искусство), на товарные знаки и фирму
  5. II. Расчет параметров автомобильного транспорта.
  6. II. Элементы линейной и векторной алгебры.
  7. III. Расчет параметров конвейерного транспорта.
  8. А президент Мубарак уперся. И уходить не захотел. Хотя расчет США был на обычную реакцию свергаемого главы государства. Восьмидесятидвухлетний старик оказался упрямым.
  9. А. Аналитический способ расчета.
  10. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  11. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  12. Аддитивная и мульпликативная модели временного ряда

Под прогнозированием в эконометрике понимают построение оценки зависимой переменной для таких значений независимых переменных, которых нет в исходных наблюдениях.

Интервальный прогноз это интервал, в котором с заданным уровнем значимости (с заданной вероятностью) находится истинное значение зависимой переменной для заданных значений независимых переменных.

Интервальный прогноз:

1. Умин = У пр - △Уi;

2. У мах = У пр + △Уi.

△У = t кр*Sу

Упр = а+вх; – а и в – это наши кэффициенты…когда мы построили взвешенную модель МНК и признали остатки гомоскедостичными. Вместо х подставляем прогнозное значение х…его величину.

Стандарная ошибка предсказания (Sy) = S*

Ткрит. определяется по таблице распределения Стьюдента.

Формула в excel = СТЬЮДРАСПОБР(вероятность, степень свободы)

Степень свободы = n-m-1; в дисперсионном анализе (таблица в ехсел) – это остаток.

Вероятность = 0,05

Вывод: с вероятностью в 95% истинное значение исследуемого фактора попадет в интервал (У мин; Умах)


 

Понятие гомоскедастичных и гетероскедастичных остатков.

Гетероскедастичные остатки (гетероскедастичность) – остатки, имеющие различную дисперсию.

Гомоскедастичные остатки (гомоскедастичность) – остатки, имеющие одинаковую дисперсию.

 

Вторая предпосылка регрессионного анализа гласит, что дисперсия случайного члена регрессионной модели может быть постоянной для любого наблюдения, т.е.:

Это условие называется гомоскедастичностью (одинаковой разбросанностью).

Зависимость дисперсии случайного члена от номера наблюдения называется гетероскедастичностью,

А) гомоскедастичность Б) гетероскедастичность

Для обнаружения гетероскедастичности используются различные тесты -

 



1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |

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.)