пользователей: 21204
предметов: 10449
вопросов: 177330
Конспект-online
зарегистрируйся или войди через vk.com чтобы оставить конспект.
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

2 курс 2 семестр:
» Статистика
» Эконометрика
» Социология
» ВЭД
» Экономика
2 курс 1 семестр (экономика орг):
» Экон.орг.
» псих
» менеджмент
» методы
2 семестр (математика):
» математика
2 семестр (макро):
» Экономика
I семестр:
» История

оценивание параметров модели методом наименьших квадратов (МНК)

Классический метод к оцениванию параметров линейной регрессии, основан на методе наименьших квадратов. Характеристики оуенок, полученные по данному методу следует из теоремы Гаусса-Маркова, общий смысл которой: оценки параметров а и b, полученные методом наименьших квадратов. является наилучшим из всех оценок. МНК позволяет получить такие оценки параметров а и б, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчтных к минимальным. Т.е. из всего множества линий - линия регрессии на графике выбирается так, чтобы суммы квадратов расстояний по вертикали между точками и этой линией была бы минимаьной.

Таким образом, задача состоит в получении таких оценок параметров уравнения регрессии, чтобы 

(вывод) Параметр б называется коэф-том регрессии и показывает, наксколько в среднем изменится у, при изменении х на одну еденицу своего измерения. 

Знак при коэф-те регресси б показывает направление связи, б >0 - связь прямая, б<0 - связь обратная

Форамльно параметр а - зачение у, при х = 0, если фактор х не имеет и не может иметь нулевого значения, то трактовка а - не имеет смысла, т.е. параметра а не может иметь экон-го содеражания, особенно, если а < 0, интерпретировать можно лишь знак при парметре а 

Если а > 0, то относительное изменение результата происходит медленне, чем изменение фактора, т.е вариация результата меньше вариации фактора.


15.06.2015; 20:23
хиты: 91
рейтинг:0
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2016. All Rights Reserved. помощь