Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов

Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов  [c.295]

Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид  [c.115]


Модели парной регрессии. Парная линейная регрессия. Методы оценки коэффициентов регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Элементы корреляционного анализа. Измерители тесноты связи (коэффициенты ковариации, корреляции и детерминации). Оценка значимости коэффициента корреляции. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Анализ ряда остатков условия Гаусса-Маркова. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Выбор функции регрессии тесты Бокса-Кокса. Корреляция в случае нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации.  [c.3]


В четвертой главе рассматриваются базовые аспекты регрессионного анализа, лежащего в основе построения и совершенствования эконометрических моделей. На примере парной линейной регрессии подробно представлен фундаментальный метод оценки параметров уравнений регрессии - метод наименьших квадратов (МНК).  [c.7]

По числу факторов различают простую (парную) и множественную (несколько факторов) регрессию. Вид и параметры уравнения регрессии устанавливаются с помощью метода наименьших квадратов отклонений эмпирических данных от ожидаемых значений. По типу уравнения регрессии различают линейную и нелинейную регрессию.  [c.467]

Задача построения множественной линейной регрессии состоит в нахождении (т+1)-мерного вектора а, элементы которого есть оценки соответствующих элементов вектора а. Критерии оценивания, как и в случае парной регрессии, могут быть различными мы будем вновь использовать метод наименьших квадратов (МНК).  [c.308]

Наряду с методом наименьших квадратов (МНК) возможен и другой подход к оцениванию параметров линейного регрессионного уравнения по данным наблюдений — метод максимального правдоподобия. Этот метод будет рассмотрен детально в главе 10. В данном разделе мы рассмотрим его применение к оцениванию параметров парной регрессии.  [c.55]

В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии мультиколлине-арность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы.  [c.2]


Программа REG является общей для выполнения регрессионного анализа, которая подходит для парных и множественных регрессионных моделей при использовании метода наименьших квадратов. Она позволяет вычислить все соответствующие статистики и построить график расположения остаточных членов. Могут быть реализованы ступенчатые методы. Метод рекомендуют для регрессии в случае некорректных данных, Программа использует метод наименьших квадратов для подгонки общих линейных моделей, ее также можно использовать для регрессионного анализа. С помощью программы NLIN вычисляют параметры нелинейных моделей, используя методы наименьших тов или взвешенных наименьших квадратов.  [c.675]