Коэффициент - множественная регрессия
Cтраница 1
 |
Схема для составления матрицы планирования. [1] |
Коэффициент множественной регрессии показывает, что 44 3 % переменных, влияющих на унос аммиака, не учтено. Поэтому следует взять для расчета большее число переменных ( если таковое имеется) и повторить расчет. [2]
Сравнивая коэффициенты множественной регрессии с коэффициентами парной корреляции по отдельным факторам, находим, что для четвертого фактора знаки при коэффициентах разные. Такое положение экономически противоречиво. Если исходить из парных коэффициентов корреляции, то с увеличением числа филиалов уровень торгово-управленческих расходов должен уменьшаться, а согласно коэффициенту множественной регрессии - расти. [3]
Кроме того, при интерпретации коэффициентов множественной регрессии предполагается независимость факторов друг от друга, что становится невозможным при рассмотрении системы совместных уравнений. Так, в нашем примере уравнение регрессии у - 1 09 0 364у2 1 1 92х, показывает, что с ростом х на единицу У [ возрастает в среднем на 1 192 ед. [4]
Наконец, проверяют достоверность знаков коэффициентов множественной регрессии. [5]
Тем самым задача сведена к определению коэффициентов множественной регрессии. [6]
Уравнение (2.7) и есть искомое для нахождения коэффициентов множественной регрессии. [7]
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов множественной регрессии. [8]
В скобках указаны фактические значения г-критерия для коэффициентов множественной регрессии. [9]
Перед проведением активного эксперимента составляется так называемый план, в котором заранее рассчитываются определенным образом комбинации варьируемых факторов в нескольких заданных точках, а затем после проведения опытов при этих значениях факторов известными приемами достаточно просто по полученным значениям исследуемой характеристики рассчитываются коэффициенты множественной регрессии. [10]
Для проверки существования ARCH необходимо возвести в квадрат ошибки из первоначального уравнения условной средней. Критерием является Т R2, где Т - размер выборки и R2 - коэффициент множественной регрессии из уравнения регрессии квадратов ошибок. Этот критерий подчиняется х2 - РаспРеДелению. Число степеней свободы равно числу временных лагов в регрессии. Если значение критерия больше критического значения из таблиц х2, то нулевая гипотеза о том, что ARCH не присутствует, отвергается. [11]
Сравнивая коэффициенты множественной регрессии с коэффициентами парной корреляции по отдельным факторам, находим, что для четвертого фактора знаки при коэффициентах разные. Такое положение экономически противоречиво. Если исходить из парных коэффициентов корреляции, то с увеличением числа филиалов уровень торгово-управленческих расходов должен уменьшаться, а согласно коэффициенту множественной регрессии - расти. [12]
Страницы: 1