Cтраница 1
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты закоррелированы друг с другом. [1]
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регресии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты закоррелированы друг с другом. [2]
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты закоррелированы друг с другом. [3]
Незначимые коэффициенты из уравнения регрессии исключаются. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты взаимно закоррелированы. [4]
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. [5]
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку они статистически связаны друг с другом. [6]
Незначимые коэффициенты из модели выбрасываются. [7]
Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты закоррелированы друг с другом. [8]
Члены с незначимыми коэффициентами исключаются из уравнения регрессии. Для получившегося нового уравнения регрессии в общем случае коэффициенты рассчитываются повторно, поскольку все коэффициенты взаимосвязаны, и исключение части из них может изменить величины оставшихся. [9]
Если после отбрасывания незначимых коэффициентов множественной регрессии величина коэффициента множественной корреляции будет значительно отличаться от единицы, то присоединяем дополнительные переменные параметры и расчет начинаем сначала. [10]
Формально переменные, имеющие незначимые коэффициенты регрессии, могут быть исключены из рассмотрения. [11]
Формально переменные, имеющие незначимые коэффициенты регрессии, могут быть исключены из рассмотрения. В экономических исследованиях исключению переменных из регрессии должен предшествовать тщательный качественный анализ. Поэтому может оказаться целесообразным все же оставить в регрессионной модели одну или несколько объясняющих переменных, не оказывающих существенного ( значимого) влияния на зависимую переменную. [12]
После исключения из модели незначимых коэффициентов оставшиеся степени свободы / N - т используются для проверки модели на адекватность. [13]
Предлагается процедура последовательного исключения незначимых коэффициентов: коэффициент, для которого t - оказывается наименьшим, исключается, и расчет повторяется. Исключение коэффициентов производится до тех пор, пока уменьшается остаточная дисперсия. При этом улучшаются интерполяционные свойства уравнения регрессии, однако полученные коэффициенты оказываются смещенными оценками для математических ожиданий соответствующих коэффициентов. [14]
Зо-вторнх, исследователь может приравнять все незначимые коэффициенты нулю, оставив только эначииые коэффициенты с их первоначальными значениями. Однако в этом случае е будет учтена вовнож-ная корреляционная связь. [15]