Ложная регрессия Множественная регрессия [c.260]
Функция регрессии формально устанавливает соответствие между переменными X и Y, хотя такой зависимости может и не быть в экономике (ложная регрессия). [c.142]
Совместные распределения количественных признаков. Условные распределения. Независимость признаков. Критерий Пирсона. Таблица сопряженности. Регрессионный и корреляционный анализ. Метод наименьших квадратов. Коэффициент корреляции. Дисперсионный анализ однофакторный, многофакторный без повторений. Анализ временных рядов. Тренд, сглаживание, сезонность, циклы. Стационарные ряды. Динамические регрессии. Ложная регрессия. Коинтеграция. [c.49]
Проблема ложной регрессии [c.3]
В случае ложной регрессии р —> 1 (по вероятности), так что, фактически, при больших Т этот метод равносилен предварительному дифференцированию рядов. [c.180]
Если наблюдаемые величины имеют тенденцию к росту или снижению с течением времени, то между ними возникает ложная регрессия (корреляция), которая может превысить причинную связь между ними. Такая проблема возникает для цен и финансовых показателей, определяемых нарастающим итогом. Чтобы избежать ложной регрессии, обычно переходят к анализу индексов например (Р1—Ро)/Р0, или Р /Р0, где Р0 базовое значение показателя Р. [c.72]
Лаг 19, 230, 291, 293, 297, 307, 309 Лаговые переменные 291, 307, 311 Линеаризация 62-63, 66, 69-71, 103 Линейная модель множественной регрессии 90 Линейность 15-16, 70-71 Ложная корреляция 19, 222 [c.339]
Приведенный выше пример регрессионного анализа основывался на данных, относящихся к фондовым индексам. Однако использование данных, относящихся к уровням пен. может привести к так называемой ложной регрессии (spurious regression). Ложная регрессия может возникнуть при анализе данных, когда величина наблюдений каждой из переменных имеет тенденцию к росту (или понижению) с течением времени. Эта тенденция создает уровень корреляции, который переоценивает любую рассматриваемую причинную связь. Данные, относящиеся к переменным, выраженным в виде денежных единиц или финансовых агрегатов, стремятся к росту с течением времени и, таким образом, особенно чувствительны к этой проблеме. [c.281]
Модели с распределенным лагом, частичного приспособления, адаптивных ожиданий, исправления ошибок. Модели, содержащие стохастический тренд случайное блуждание случайное блуждание с дрейфом случайное блуждание с шумом генеральный тренд с нерегулярностью локальный линейный тренд. Устранение тренда. Ложная регрессия. Коинтегра-ция. Критерий Дики-Фуллера, Энгла-Грейнджера. Регрессия с коинтегрированными переменными. [c.86]
У Очень важной является проблема диагностирования инфаркта миокарда в приемном покое. Опытные врачи правильно определяют это заболевание в 88% случаев и в 29% случаев дают ложную тревогу. Разнообразные статистические методы, включая дискриминантный анализ, логистическую регрессию, рекурсивный анализ распределений и пр. смогли лишь незначительно снизить число ложных тревог (до 26%). А вот Вильям Бакст, работающий на медицинском факультете университета в Сан-Диего, использовал для диагностики многослойный персептрон и повысил число правильно диагностированных инфарктов до 92%. Но более впечатляющим [c.203]
Лит. Л у к о м с к и и Я. И., Теория корреляции и ее применение к анализу производства, 2 изд., М., 1961 М и л л с Ф., Статистические методы, пер. с англ., М., 1958 Ю л Дж. О., Кен ц э л М. Д ж.. Теория статистики, пер. с англ., 14 изд., М., liHifi г у п р о в А. А., Основные проблемы теории корреляции, 2 инд., М., 1960 его же, Вопросы статистики, М., 1960 Ч < т в е р и к о в Н. С., Статистические и стохастические исследования, М., 1963 е г о ж е, О ложной корреляции, в сб. Применение методов корреляции в экономических исследованиях, М., 1969 Е зеки э л М., Фокс К. А., Методы анализа корреляций и регрессий линейных и криволинейных, пер. с англ., М., 1906 Ф р е н к е л ь А. А., Математический аналии производительности труда, М., 1968 Кильдишев Г. С,., Ф р е н цель А. А., Анализ экономических временных рядов и прогнозирование, М., 1973. Н. С. Четвериков. Москва. [c.273]
Индикатор альфа - бета тренд (а - (3 trend) используется для того, чтобы избежать ложных сигналов, которые могут возникнуть при открытии позиций по сигналам других индикаторов, например пересечений скользящих средних. Индикатор а - Р trend представляет собой особым способом сглаженный ценовой график (линия фильтра F), помещенный в канале из двух других линий U и L. Сглаженный график (линия фильтра F) вычисляется на основе линейной регрессии граничные линии канала строятся на расстоянии от центра канала, пропорциональном среднеквадратичному отклонению цены. Линия линейной регрессии и среднеквадратичное отклонение вычисляются с использованием n+m последовательных значений цены. [c.18]
Одним из них является анализ причинности по Грэнджеру, проводимый по всем парам регионов. С помощью теста на причинность по Грэнджеру определяется, передаются ли ценовые возмущения от региона к региону. Чтобы избежать ложных связей, которые могут быть вызваны наличием трендов в обоих тестируемых временных рядах, из них удалены тренды и структурные скачки (последние — чтобы устранить подмену трендом в регрессиях). Обозначим через Р п ряд Рп с удалённым трендом и скачком. Для каждой пары ре- [c.17]
Смотреть страницы где упоминается термин Ложная регрессия
: [c.218] [c.281] [c.298] [c.140] [c.553] [c.201] [c.251] [c.72] [c.39] [c.282]Смотреть главы в:
Эконометрика (2002) -- [ c.186 , c.193 ]