Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок

из "Математические методы моделирования экономических систем Изд2 "

Отметим наиболее существенные из них. [c.148]
Предпосылка 1. При нахождении оценок переменной у предполагается существование зависимости переменной у только от тех объясняющих переменных, которые вошли в модель (регрессию). Влияние прочих факторов и случайностей учитывается случайной возмущающей переменной z. При этом полагаем, что для фиксированных значений переменных xt(i = l,m) среднее значение переменной z равно нулю. [c.148]
Предпосылка 2. Предполагается, что влияние неучтенных факторов постоянно. Так, при рассмотрении временных рядов в различные периоды эти неучтенные факторы оказывают одинаковое влияние. [c.148]
Предпосылка 3. Отсутствует автокорреляция между возмущающими переменными z. [c.148]
Предпосылка 4, Число наблюдений должно превышать число параметров регрессии, иначе, невозможна оценка этих параметров. [c.148]
Предпосылка 5. Предполагается односторонняя зависимость переменной у от факторов x, i = 1,/и), отсутствие взаимосвязи. [c.149]
Предпосылка 6. Зависимая переменная у и факторы Xj(i = 1,/и) распределены нормально. [c.149]
С помощью регрессионного анализа при указанных выше предпосылках находят оценки параметров, наиболее хорошо согласующиеся с опытными данными. Данные оценки должны обладать определенными свойствами. Рассмотрим некоторые из этих свойств (без доказательства). [c.149]

Вернуться к основной статье