пользователей: 30398

предметов: 12406

вопросов: 234839

Конспект-online

I семестр:

»	1. Понятие эконометрики. Основные классы эконометрических задач.
»	2.Основные этапы построения эконометрических моделей
»	2 (продолжение)
»	3. Оценка тесноты связи. Понятие «поле корреляции», парный коэффициент корреляци
»	4. Модель парной линейной регрессии: постановка задачи(МНК). Спецификация модели
»	5. Метод наименьших квадратов: постановка задачи(нахождение параметров); выражен
»	6. Качество прогноза: коэффициент детерминации.(от 0 до 1, то…) Понятие «общая»,
»	7. Общая схема проверки статистических гипотез о значимости коэффициента регресс
»	Проверка статистических гипотез
»	Проверка адекватности линейной модели: таблица дисперсионного анализа.
»	10. Проверка адекватности парной линейно модели: критерий Фишера.
»	11.Оценка статистической значимости параметров линейной регрессии через t-критер
»	12. Условия и теорема Гаусса-Маркова, анализ остатков, понятие гомоскедастичност
»	13. Средняя ошибка аппроксимации как критерий прогностических возможностей модел
»	14. Виды парных нелинейных моделей, процедуры линеаризации изучаемых переменных.
»	16.Множественная линейная регрессия: подбор объясняющих для Мультиколлинеарности
»	21. Гетероскедастичность и ее учет при построении модели множественной регрессии
»	22. Тесты на гетероскедастичность. Метод Гольдфельда-Квандта для оценки гетероск
»	23. Тесты на гетероскедастичность. Метод ранговой корреляции Спирмена для оценк
»	25. Фиктивные переменные: модель бинарной фиктивной переменной.
»	24. Фиктивные переменные и их использование в регрессионных моделях. Примеры фик
»	26.Фиктивные переменные: модель сезонных колебаний.
»	28.Фиктивные переменные: модель структурной перестройки.
»	29. Автокорреляция уровней временного ряда. Анализ структуры временного ряда.

24. Фиктивные переменные и их использование в регрессионных моделях. Примеры фик

	1	В регрессионных моделях в качестве объясняющих переменных часто приходится использовать не только количественные (определяемые численно), но и качественные переменные. Обычно в моделях влияние качественного фактора выражается в виде фиктивной (искусственной) переменной, которая отражает два противоположных состояния качественного фактора. Переменная D называется фиктивной (искусственной, двоичной) переменной (индикатором). Модели, в которых объясняющие переменные носят как количественный, так и качественный характер, называются моделями ковариационного анализа.
	2	В регрессионных моделях в качестве объясняющих переменных часто приходится использовать не только количественные (определяемые численно), но и качественные переменные. Обычно в моделях влияние качественного фактора выражается в виде фиктивной (искусственной) переменной, которая отражает два противоположных состояния качественного фактора. Переменная D называется фиктивной (искусственной, двоичной) переменной (индикатором). Модели, в которых объясняющие переменные носят как количественный, так и качественный характер, называются моделями ковариационного анализа.
	3	Существует несколько разновидностей таких моделей. 1. Модели ковариационного анализа при наличии у фиктивной переменной двух альтернатив2. Модели ковариационного анализа при наличии у качественных переменных более двух альтернатив. Модель с двумя объясняющими переменными, одна из которых количественная, а другая - качественная. 3. Регрессия с одной количественной и двумя качественными переменными. Техника фиктивных переменных может быть распространена на произвольное число качественных факторов. Условия: При составлении моделей с фиктивными переменными необходимо руководствоваться следующим правилом моделирования: если качественная переменная имеет альтернативных значений, то при моделировании используются только фиктивных переменных. Таким образом, если переменная имеет два альтернативных значения (например, пол), то в модель можно ввести только одну фиктивную переменную.
	4	Существует несколько разновидностей таких моделей. 1. Модели ковариационного анализа при наличии у фиктивной переменной двух альтернатив2. Модели ковариационного анализа при наличии у качественных переменных более двух альтернатив. Модель с двумя объясняющими переменными, одна из которых количественная, а другая - качественная. 3. Регрессия с одной количественной и двумя качественными переменными. Техника фиктивных переменных может быть распространена на произвольное число качественных факторов. Условия: При составлении моделей с фиктивными переменными необходимо руководствоваться следующим правилом моделирования: если качественная переменная имеет альтернативных значений, то при моделировании используются только фиктивных переменных. Таким образом, если переменная имеет два альтернативных значения (например, пол), то в модель можно ввести только одну фиктивную переменную.

07.06.2015; 15:28

хиты: 222

рейтинг:0

помощь