(0;1)
Если факторов больше, если связь криволинейна, то исп-ся более сложные формулы (см. учебники и справочники по ст-ке).
Задачи метода множеств корреляции регрессии.
1. выявление и изменение влияния факторов на изучаемые явления
2. моделирование социально-экономических явлений во времени и в пространстве
3. прогнозирование
На практике для построения уравнения монжеств регрессии чаще исп-ся 2 матем функции:
1) y(с чертой)x1,x2,…,xn = a0+a1x1+...+an*xn
2) y(с чертой)x1,x2,…,xn = a0*x1^a1*...*xn^an
Мультиколлинеарность
- это тесная зависимость (функциональная) между признаками.
Важн-й этап моделирования соц-эк-х явлений – это отбор факторов-аргументов в уравнении множ регрессии.
В уравнение нельзя включать факторы (сразу оба), кот. нах-ся в функциональной зависимости.
Метод шаговой регрессии:
в уравнение последовательно включ-ся и исключ-ся факторы. После включения в уравнение очеред. фактора производится проверка значимости с помощью коэфф-та детерминации (R^2).
Если включ-ие в уравнение дан фактора увеличило значение R^2, то это включение счит-ся целесообразным, если нет, то дан фактор исключается из модели.
При построении моделей во времени необх выявить и устранить автокорреляцию (- это тесная зависимость текущего уровня от предыдущих уровней).
