Множественная линейная регрессия

из "Экономико-математические модели и методы "

При решении задач экономического анализа и прогнозирования часто надо определить влияние на показатель 7 значений более чем одного связанных с ним показателей (факторов) Xj, Х2,. .., Х , наблюдаемых в разные моменты времени t. [c.74]
Коэффициенты (а , i = 1 - К) называются коэффициентами множественной регрессии. [c.75]
Основная задача теории линейных регрессионных моделей заключается в определении коэффициентов (аг, i = 1 — k по наблюдаемым значениям переменных (Y(f), Xj(f),. .., Xk(tJ) в различные моменты времени t= 1, 2,. . ., п, где п — количество наблюдений вектора (У, Xh. .., Х ). [c.75]
Система уравнений (5.34) имеет п уравнений и (к + 7) неизвестных а = (a0...akf. [c.76]
Как и в простой линейной регрессии, для определения вектора неизвестных параметров а = (а0,. .., a f модели (5.32) по результатам наблюдений используется метод наименьших квадратов (МНК). [c.76]
Вектор e = Y -Y = (у1 -у1, у2 -у2. у -у называется вектором остатков регрессии. [c.76]

Вернуться к основной статье