'

Анализ Уравнения МРА

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Анализ Уравнения МРА Уравнение Y = ?1 + ?2*X2 + …+?k*Xk + u оценивается по МНК по выборке: (Yi, X2i, …, Xki), i = 1, …, n, и получается выборочное уравнение: Y = b1 + b2*X2 +…+ bk*Xk.


Слайд 1

Анализ Уравнения МРА А. t-тесты. t-тесты как и в парном РА, но число степеней свободы равно n-k.


Слайд 2

Анализ Уравнения МРА Б. Доверительные интервалы. Как и в парном РА, но число степеней свободы n-k.


Слайд 3

Анализ Уравнения МРА Коэффициент детерминации имеет ту же интерпретацию, что и в ПРА. Но не может использоваться для сравнения качества уравнений с разным числом регрессоров.


Слайд 4

Скорректированный коэффициент детерминации . При добавлении к уравнению регрессии еще одной объясняющей переменной коэффициент детерминации R2 или увеличивается, или не меняет своего значения. То есть, чем больше объясняющих переменных в уравнении, тем больше, вообще говоря, значение R2.


Слайд 5

Из-за этого R2 нельзя использовать для сравнения качества уравнений с разным числом объясняющих переменных. Чтобы преодолеть этот недостаток R2, был введен скорректированный коэффициент детерминации: Другое обозначение - это R2adj.


Слайд 6

Интерпретация – как и R2. В определенной степени использование R2adj более корректно для сравнения качества регрессий с разным числом независимых переменных. Хотя этот коэффициент тоже несовершенен.


Слайд 7

Коэффициенты детерминации введены, чтобы оценивать качество модели регрессии. Чем больше их значение, тем выше качество. Но главным при оценке качества модели являются экономическая теория и здравый смысл.


Слайд 8

Г. F-тест на качество оценивания. (F-тест-1) Гипотеза о качестве построенной модели регрессии формулируется следующим образом: H0: ?2 =…= ?k = 0 HА: не H0 (или: HА: хотя бы один коэффициент ?j не равен нулю).


Слайд 9

То есть проверяется гипотеза: является ли значимой совместная объясняющая способность k-1 независимых переменных. (Этот тест дополняет t-тесты, которые используются для проверки значимости объясняющих способностей отдельных переменных: H0: ?2 = 0; H0: ?3 = 0; …)


Слайд 10

Схема проверки теста: F-статистика = Fстат = Fстат считается также и EXCELем. Задаем ? - уровень значимости. чсс = n-k. Число ограничений на коэффициенты k-1.


Слайд 11

По таблице распределения Фишера находим Fкритическое = Fкр(k-1; n-k; ?). Если Fстат > Fкритическое , гипотеза H0 отвергается при уровне значимости ?. Если Fстат < Fкритическое , гипотеза H0 не отвергается при уровне значимости ?.


Слайд 12

В массиве результатов функции ЛИНЕЙН:


×

HTML:





Ссылка: