МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

из "Практикум по эконометрике "

Различают линейные и нелинейные регрессии. [c.5]
Нелинейные регрессии делятся на два класса регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. [c.5]
Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров. Для оценки параметров регрессий, линейных по параметрам, используют метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических ух минимальна, т.е. [c.5]
Оценку качества построенной модели даст коэффициент (индекс) детерминации, а также средняя ошибка аппроксимации. [c.6]
Допустимый предел значений А - не более 8 -10%. [c.6]
Коэффициент детерминации - квадрат коэффициента или индекса корреляции. [c.7]
Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения г-статистики - /табл и цт - принимаем или отвергаем гипотезу Яо. [c.8]
Если в границы доверительного интервала попадает ноль, т.е. нижняя граница отрицательна, а верхняя положительна, то оцениваемый параметр принимается нулевым, так как он не может одновременно принимать и положительное, и отрицательное значения. [c.9]

Вернуться к основной статье