Найдите стандартную ошибку оценки коэффициента регрессии. [c.36]
Последний показатель, достойный упоминания, — это стандартная ошибка оценки коэффициента бета. Наклон линии регрессии, подобно любой статистической оценке, может отличаться от действительного значения, и стандартная ошибка показывает, насколько ошибочной может быть полученная оценка. Стандартную ошибку можно также использовать для получения доверительного интервала для истинной величины коэффициента бета, основываясь на оценке угла наклона. [c.240]
Изменение рыночного индекса, периода доходности, а также интервала доходности не дает никакого облегчения. Если индекс становится более представительным, то стандартная ошибка для коэффициента бета повышается, отражая тот факт, что большая часть риска в акциях относится к конкретной фирме. Если коэффициент бета изменяется по мере изменения периода доходности или оцениваемого интервала, то это создает больше неопределенности об истинном значении коэффициента бета компании. [c.251]
Стандартная ошибка Х-коэффициента = 0,20. R-квадрат - 5%. [c.295]
Стандартная ошибка постоянного коэффициента а рассчитывается как [c.273]
Воздействие гетероскедастичности на оценку интервала прогнозирования и проверку гипотезы заключается в том, что хотя коэффициенты не смещены, дисперсии и, следовательно, стандартные ошибки этих коэффициентов будут смещены. Если смещение отрицательно, то оценочные стандартные ошибки будут меньше, чем они должны быть, а критерий проверки будет больше, чем в реальности. Таким образом, мы можем сделать вывод, что коэффициент значим, когда он таковым не является. И наоборот, если смещение положительно, то оценочные ошибки будут больше, чем они должны быть, а критерии проверки — меньше. Значит, мы можем принять нулевую гипотезу, в то время как она должна быть отвергнута. [c.287]
Если регрессия оказывается значимой, то можно продолжить анализ, используя t-тесты для отдельных коэффициентов регрессии в этом случае пытаются выяснить, насколько значимой является влияние той или иной переменной j на параметр у при условии, что все другие факторы Xk остаются неизменными. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез на адекватность для отдельного коэффициента регрессии основывается на определении стандартной ошибки. Каждый коэффициент регрессии имеет свою стандартную ошибку Sb, Sb2,..., Sbk. [c.55]
Сравним оцененные коэффициенты и оцененные стандартные ошибки оценок коэффициентов, полученные двумя методами [c.191]
Первые четыре строчки в табл. 27 (средние значения, их ошибки, средние квадратические отклонения, коэффициенты вариации) вычислены по, всей исходной информации объединения за 1956—1970 гг. Остальные (чистые коэффициенты корреляции, автокорреляционные отношения Неймана, дифференциальные производительности и эластичности факторов) получены на базе кинетической функции (49) при средних величинах себестоимости добычи нефти и попутного газа и факторов. Среднее арифметическое значение уровня себестоимости и факторов достаточно высоки (первая строка, табл. 27). Стандартные ошибки средних значений свидетельствуют о небольшом различии между генеральными и выборочными средними значениями, что повышает статистическую достоверность последних. [c.91]
Следующий этап корреляционного анализа — расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, /""-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны. [c.149]
Пример. Средняя контрактная цена товара составляет 1000 руб. Известно, что стандартное отклонение цены в контрактах составляет 100 руб. Определим число сделок, за которыми необходимо проследить для оценки средней контрактной цены с точностью 3%. Допустимая абсолютная ошибка Д = 1000 х 3/100 = 30 руб. В табл. 6.1 находим значение коэффициента доверительного интервала, соответствующего доверительному интервалу 97%, т.е. риску в 3%. По формуле 6.12 подсчитываем объем выборки п = 2,582 х х (Ю02/302) = 73,96 = 74. Таким образом, необходимо проследить за 74 случайным образом выбранными сделками, чтобы среднюю контрактную цену товара можно было с погрешностью до 3% считать равной средней цене в этих 74 сделках. [c.66]
Точность коэффициентов, дающих непараметрические оценки связи, определяют с помощью Z-статистики, которая является аналогом Г-статистики и характеризует отношение величины коэффициента и его стандартной ошибки. Аналогично параметрическим методам необходимо оценивать и уровень значимости гипотезы об отсутствии связи. [c.87]
Коэффициент детерминации модели, равный квадрату приведенного коэффициента множественной корреляции, составил 99,31% стандартная ошибка модели оказалась равна 4415 тыс. руб., / статистика Фишера — 4,415, а уровень значимости гипотезы об отсутствии связи — менее 0,01%. [c.90]
Оценки коэффициентов корреляции должны быть как можно более объективными, если значение общего стандартного отклонения, вычисленное по формуле (14.7), является реалистичным. Необоснованно ожидать, что руководство сделает предельно точные расчеты этих коэффициентов. Когда реальная взаимосвязь отличается от ожидаемой, ошибки могут быть использованы для пересмотра оценок других проектов. [c.402]
U стандартная ошибка коэффициента регрессии [c.468]
Q t-статистика (отношение коэффициента к стандартной ошибке). [c.468]
Среднее квадратическое отклонение (стандартная ошибка) коэффициента регрессии bj примет вид [c.97]
Проверим значимость коэффициентов регрессии Ь и Ь . В примере 4.1 получены Ъ = 0,854 и >2=0,367. Стандартная ошибка s в соответствии с (4.22) равна [c.101]
Значение в скобках - стандартная ошибка для оценки коэффициента (Sb). [c.272]
Важно отметить, что коэффициенты погашения дебиторской задолженности и безнадежных долгов имеют вероятностный характер, т. е. их значения не могут быть точно известны. Однако стандартная ошибка и t-значение позволяют установить диапазоны изменения коэффициентов. Интервал доверительности имеет вид [c.272]
Стандартная ошибка коэффициента бета [c.891]
Стандартные ошибки указаны в круглых скобках под соответствующими параметрами. Коэффициенты корреляции для квадратичного уравнения и уравнения модельных переменных скорректированы с учетом числа независимых переменных. [c.904]
Стандартная ошибка для бета -коэффициента при простой линейной регрессии [c.1001]
Стандартная ошибка коэффициента регрессии определяется по формуле [c.53]
Для нашего примера величина стандартной ошибки коэффициента регрессии составила [c.53]
Величина стандартной ошибки совместно с Г-распределением Стьюдента при я — 2 степенях свободы применяется для проверки существенности коэффициента регрессии и для расчета его доверительных интервалов. [c.53]
Проверка значимости коэффициентов автокорреляции проводится при помощи критерия стандартной ошибки и Q-критерия Бокса— Пирса. Два критерия предлагаются потому, что существуют два подхода к проверке наличия автокорреляции. При первом подходе подразумевается использование критерия стандартной ошибки, проверяются коэффициенты автокорреляции каждого порядка отдельно, чтобы выявить, какие из них значимы. Второй подход использует 0-критерий Бокса— Пирса для того, чтобы проверить на значимость все множество коэф-фициешиь как группу. [c.329]
В скобках указаны стандартные ошибки соответствующих коэффициентов. Можно отметить, что статистическое качество полученного уравнения регрессии практически идеально. Все г-статистики превышают 5 по абсолютной величине (а, грубо говоря, границей для очень хорошей оценки является 3). Очень высока доля дисперсии зависимой переменной, объясненная с помощью уравнения регрессии, - 94,2% - особенно с учетом того, что уравнение регрессии связывает относительные величины, не имеющие выраженного временного тренда. Статистика Дарбина-Уотсона ЯИ очень близка к 2, и, даже не прибегая к таблицам, здесь ясно, что гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков первого порядка будет принята при любом разумно малом уровне значимости. Итак, мы имеем хороший пример линейной регрессии, когда можно оценить ее статистическую значимость, не прибегая к таблицам распределений Стьюден-та, Фишера или Дарбина-Уотсона, а лишь по общему порядку полученных статистик. [c.330]
Рассмотренные статистические критерии предназначены для про верки значимости некоторых множеств коэффициентов. Когда значени F свидетельствует о значимости, часто оказывается, что некоторые пе ременные вносят больший вклад в полученный уровень значимости чем другие, и было бы интересно установить, какие именно. Это мож но сделать, представив основные регрессии в несколько ином виде и изу чив стандартные ошибки отдельных коэффициентов. Для иллюстрацш этого подхода вновь обратимся к данным из табл. 6.9. При четыре группах данных и одной неуправляемой переменной получаемые в 3 регрессии можно записать в виде [c.204]
Оцените коэффициенты уравнения = Pi + Рг- 2 + Рз з + и 1месте со стандартными ошибками и коэффициентом детерминации на основе [энных из табл. 7.3. Сопоставьте с результатами для табл. 7.2, уже полу-. [енными в гл. 5 (см. табл. 5.4). [c.240]
Standard Error of Alpha - стандартная ошибка для альфа -коэффициента. Стандартное отклонение альфа -коэффициента ценной бумаги, соответствующее ее апостериорной характеристической линии. [c.993]
Коэффициенты Стандартная ошибка t статистика Р-эначение Нижние 95% Верхние 95% [c.82]
Коэффициенты 5 Стандартная ошибка t-сгпатистика Р-значение Нижний 95% уровень Верхний 95% уровень [c.88]