Рефессия

Cтраница 1

Нелинейная рефессия по включенным переменным не таит каких-либо сложностей в оценке ее параметров. Она определяется, как и в линейной рефессии, методом наименьших квадратов ( МНК), ибо эти функции линейны по параметрам. [1]

Коэффициент рефессии при переменной z показывает, что с ростом производительности труда на 1 ед. [2]

Коэффициент рефессии характеризует склонность к потреблению. Он показывает, что из каждой тысячи дохода на потребление расходуется в среднем 650 руб., а 350 руб. инвестируются. Это уравнение можно и не определять, ибо оно выводится из функции потребления. [3]

Стандартизованные коэффициенты рефессии показывают, на сколько сигм изменится в среднем результат, если соответствующий фактор х, изменится на одну сигму при неизменном среднем уровне других факторов. В силу того, что все переменные заданы как центрированные и нормированные, стандартизованные коэффициенты рефессии Д сравнимы между собой. Сравнивая их друг с другом, можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат. В этом основное достоинство стандартизованных коэффициентов рефессии в отличие от коэффициентов чистой рефессии, которые несравнимы между собой. [4]

Поясните смысл коэффициента рефессии, назовите способы его оценивания, покажите, как он используется для расчета мультипликатора в функции потребления. [5]

Проверка значимости уравнения рефессии проводится по / - критерию. [6]

Параметр а является коэффициентом рефессии, определяющим направление развития. [7]

При применении метода исключения переменных уравнение рефессии желательно представить сразу в полной квадратичной или кубичной форме с предварительным вычислением коэффициентов регрессии и корреляции и проверкой линейности модели по / - критерию. Исключение начинают с фактора, имеющего наименьший t - критерий. На каждом этапе после исключения каждого фактора для нового уравнения регрессии вычисляется множественный коэффициент корреляции, остаточная дисперсия и F-критерий. Для прекращения исключения факторов следует следить за изменением остаточной дисперсии. Как только она начнет увеличиваться - исключение факторов следует прекратить. Используется также метод контроля значений / - критерия. Если же различия / - критериев значительны, то исключение факторов прекращают. [8]

Для проведения двусторонней проверки того, что коэффициент рефессии значительно отличается от нуля при уровне доверительной вероятности 95 или 99 %, мы должны вспомнить, что число пар наблюдений составляет 52, значит, существует 50 степеней свободы. [9]

Зависимость случайных остатков от величины фактора Xj. [10]

Предпосылка о нормальном распределении остатков позволяет проводить проверку параметров рефессии и корреляции с помощью критериев t, F. [11]

В частности, становится затруднительным использование формулы стандартной ошибки коэффициента рефессии ть. [12]

Это решение должно быть принято еще до того, как станут известны результаты рефессии. Выбор определяется теоретическим обоснованием модели связи X и Y, проверяемой с помощью рефессии. [13]

Поскольку при заданном объеме наблюдений пол: и у факторная сумма квадратов при линейной рефессии зависит только от одной константы коэффициента рефессии Ь, то данная сумма квадратов имеет одну степень свободы. [14]

Отсюда видно, что при заданном наборе переменных у и х расчетное значение ух является в линейной рефессии функцией только одного параметра - коэффициента рефессии. [15]

Страницы: 1 2 3