При несоблюдении основных предпосылок МНК приходится корректировать модель, изменяя ее спецификацию, добавлять (исключать) некоторые факторы, преобразовывать исходные данные для того, чтобы получить оценки коэффициентов регрессии, которые обладают свойством несмещенности, имеют меньшее значение дисперсии остатков и обеспечивают в связи с этим более эффективную статистическую проверку значимости параметров регрессии. Этой цели, как уже указывалось, служит и применение обобщенного метода наименьших квадратов, к рассмотрению которого мы и переходим в п. 3.11. [c.169]
В своей работе [60] Ф. Л. Копелев отмечает, что принцип геометрического подобия в гаммах станков и установившиеся во всем мире более или менее близкие друг к другу общие конструктивные принципы построения аналогичных типов станков позволяют, выявив законы изменения веса основных нагруженных деталей в зависимости от изменения исходных параметров, распространить затем этот закон на изменение веса станка в целом. Далее путем статистического анализа весов достаточно большого количества моделей станков различных ведущих фирм разных стран мира возможно установить коэффициенты экономичного веса для принятия их в качестве стандартных и определения при их помощи проектных весов. Эта методика применима для металлорежущих станков любых типов . [c.108]
ПАРАМЕТР — показатель, характеризующий экономическую систему (или любой экономический объект). Параметры составляют каркас каждой экономической модели. Их выявляют путем статистического изучения экономической деятельности. Например, по статистическим отчетам о работе предприятия можно установить, как изменяются темпы роста производства в зависимости от роста основных фондов, численности работающих и т. п. Соответствующие величины (параметры) можно включить в модель для прогноза роста производства на будущее. Как видим, параметры— это переменные величины, но для упрощения расчетов вполне возможно принять их на какой-то не очень далекий период за постоянные. Иногда приходится включать в модель коэффициенты изменения параметров за изучаемый срок. Это усложняет расчеты по модели, зато дает более точные результаты [c.48]
Практическое использование математической модели процесса регенерации связано с необходимостью предварительного определения основных параметров модели коэффициентов массопередачи на основании расчетных формул и статистических данных о процессе. [c.151]
Прежде всего возникает вопрос о том, каким образом можно получить значения коэффициентов прямых затрат, т. е. основных параметров многоотраслевых моделей. Как было сказано в гл. 2, есть два основных способа решения этой проблемы. В первом из них коэффициенты определяются па основе анализа отчетных балансов за прошлые годы. Неизменность во времени коэффициентов прямых затрат в этом случае достигается подходящим выбором отраслей межотраслевого баланса. Как показывает практика, при правильном выборе достаточно крупных отраслей коэффициенты прямых затрат оказываются достаточно устойчивыми. Такой метод построения коэффициентов прямых затрат принято иазыв ать статистическим. Статистические методы можно использовать и для оценки зависимости коэффициентов прямых затрат от времени. [c.264]
Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции. Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-фициентов. [c.138]