Progress-servis55.ru

Новости из мира ПК
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Стандартная ошибка уравнения регрессии

Стандартная ошибка уравнения регрессии

Стандартная ошибка оценки, также известная как стандартная ошибка уравнения регрессии, определяется следующим образом (см. (6.23)) [c.280]

Стандартная ошибка уравнения регрессии, Эта статистика SEE представляет собой стандартное отклонение фактических значений теоретических значений У. [c.650]

Что такое стандартная ошибка уравнения регрессии ).Какие допущения лежат в основе парной регрессии 10. Что такое множественная регрессия [c.679]

Следующий этап корреляционного анализа — расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, /»»-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны. [c.149]

Прогнозное значение ур определяется путем подстановки в уравнение регрессии ух =а + Ьх соответствующего (прогнозного) значения хр. Вычисляется средняя стандартная ошибка прогноза [c.9]

В линейной регрессии обычно оценивается значимость не только уравнения в целом, но и отдельных его параметров. С этой целью по каждому из параметров определяется его стандартная ошибка ть и та. [c.53]

В прогнозных расчетах по уравнению регрессии определяется предсказываемое (ур) значение как точечный прогноз ух при хр =хь т. е. путем подстановки в уравнение регрессии 5 = а + b х соответствующего значения х. Однако точечный прогноз явно не реален. Поэтому он дополняется расчетом стандартной ошибки ух, т. е. Шух, и соответственно интервальной оценкой прогнозного значения (у ) [c.57]

Чтобы понять, как строится формула для определения величин стандартной ошибки ух, обратимся к уравнению линейной регрессии ух = а + b х. Подставим в это уравнение выражение параметра а [c.57]

При прогнозировании на основе уравнения регрессии следует помнить, что величина прогноза зависит не только от стандартной ошибки индивидуального значения у, но и от точности прогноза значения фактора х. Его величина может задаваться на основе анализа других моделей исходя из конкретной ситуации, а также из анализа динамики данного фактора. [c.61]

Читать еще:  Arrays tostring java

В скобках указаны стандартные ошибки параметров уравнения регрессии. [c.327]

В скобках указаны стандартные ошибки параметров уравнения регрессии. Определим по этому уравнению расчетные значения >>, ,, а затем параметры уравнения регрессии (7.44). Получим следующие результаты [c.328]

На каждом шаге рассматриваются уравнение регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации, F-критерий, стандартная ошибка оценки и другие оценочные показатели. После каждого шага перечисленные оценочные показатели сравниваются с [c.39]

Проблемы с методологией регрессии. Методология регрессии — это традиционный способ уплотнения больших массивов данных и их сведения в одно уравнение, отражающее связь между мультипликаторами РЕ и финансовыми фундаментальными переменными. Но данный подход имеет свои ограничения. Во-первых, независимые переменные коррелируют друг с другом . Например, как видно из таблицы 18,2, обобщающей корреляцию между коэффициентами бета, ростом и коэффициентами выплат для всех американских фирм, быстрорастущие фирмы обычно имеют большой риск и низкие коэффициенты выплат. Обратите внимание на отрицательную корреляцию между коэффициентами выплат и ростом, а также на положительную корреляцию между коэффициентами бета и ростом. Эта мультиколлинеарность делает мультипликаторы регрессии ненадежными (увеличивает стандартную ошибку) и, возможно, объясняет ошибочные знаки при коэффициентах и крупные изменения этих мультипликаторов в разные периоды. Во-вторых, регрессия основывается на линейной связи между мультипликаторами РЕ и фундаментальными переменными, и данное свойство, по всей вероятности, неадекватно. Анализ остаточных явлений, связанных с корреляцией, может привести к трансформациям независимых переменных (их квадратов или натуральных логарифмов), которые в большей степени подходят для объяснения мультипликаторов РЕ. В-третьих, базовая связь между мультипликаторами РЕ и финансовыми переменными сама по себе не является стабильной. Если же эта связь смещается из года в год, то прогнозы, полученные из регрессионного уравнения, могут оказаться ненадежными для более длительных периодов времени. По всем этим причинам, несмотря на полезность регрессионного анализа, его следует рассматривать только как еще один инструмент поиска подлинного значения ценности. [c.649]

Читать еще:  Java util logging level

На рисунке 16.6 явно просматривается четкая линейная зависимость объема частного потребления от величины располагаемого дохода. Уравнение парной линейной регрессии, оцененное по этим данным, имеет вид С= -217,6 + 1,007 Yf Стандартные ошибки для свободного члена и коэффициента парной регрессии равны, соответственно, 28,4 и 0,012, а -статистики — -7,7 и 81 9. Обе они по модулю существенно превышают 3, следовательно, их статистическая значимость весьма высока. Впрочем, несмотря на то, что здесь удалось оценить статистически значимую линейную функцию потребления, в ней нарушены сразу две предпосылки Кейнса — уровень автономного потребления С0 оказался отрицательным, а предель- [c.304]

Стандартные ошибки свободного члена и коэффициента регрессии равны, соответственно, 84,7 и 0,46 их /-статистики — (-21,4 и 36,8). По абсолютной величине /-статистики намного превышают 3, и это свидетельствует о высокой надежности оцененных коэффициентов. Коэффициент детерминации /Р уравнения равен 0,96, то есть объяснено 96% дисперсии объема потребления. И в то же время уже по рисунку видно, что оцененная рефессия не очень хоро- [c.320]

Эта стандартная ошибка S у, равная 0,65, указывает отклонение фактических данных от прогнозируемых на основании использования воздействующих факторов j i и Х2 (влияние среди покупателей бабушек с внучками и высокопрофессионального вклада Шарика). В то же время мы располагаем обычным стандартным отклонением Sn, равным 1,06 (см. табл.8), которое было рассчитано для одной переменной, а именно сами текущие значения уги величина среднего арифметического у, которое равно 6,01. Легко видеть, что S у tTa6n. В противном случае доверять полученной оценке параметра нет оснований. [c.139]

Для определения профиля посетителей магазинов местного торгового центра, не имеющих определенной цели (browsers), маркетологи использовали три набора независимых переменных демографические, покупательское поведение психологические. Зависимая переменная представляет собой индекс посещения магазина без определенной цели, индекс (browsing index). Методом ступенчатой включающей все три набора переменных, выявлено, что демографические факторы — наиболее сильные предикторы, определяющие поведение покупателей, не преследующих конкретных целей. Окончательное уравнение регрессии, 20 из 36 возможных переменных, включало все демографические переменные. В следующей таблице приведены коэффициенты регрессии, стандартные ошибки коэффициентов, а также их уровни значимости. [c.668]

Смотреть страницы где упоминается термин Стандартная ошибка уравнения регрессии

Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) — [ c.650 ]

Читать еще:  Предельная ошибка выборки равна

Результаты расчетов по предметной области

S.E. of regression — стандартная ошибка регрессии в результате решения уравнения. Т.е. разность между фактическим и прогнозируемым значением yt- ŷt = 3,54.

Standart error — стандартные ошибки коэффициентов уравнения. Стандартные ошибки показывают статистическую надежность коэффициента. домашний скраб для лица Секреты Красоток в Москве

Durbin-Watson Stat — статистика Дарбина-Уотсона. Используется для выявления автокорреляции. Durbin-Watson Stat = 0.51

3) Авторегрессионная модель условной гетероскедастичности —

На рис.19 представлено диалоговое окно, в котором перечислены зависимая переменная (на первом месте), выбранные зависимые переменные и вектор коэффициентов С.

Рис. 19. Построение уравнения регрессии

Сделав преобразования, получим уравнение регрессии с помощью авторегрессионной модели условной гетероскедастичности (рис 20).

Рис. 20. Уравнение регрессии с помощью авторегрессионной модели условной гетероскедастичности

Уравнение регрессии имеет вид:

= -0.0004240363821*X1 — 0.01657459704*X2 + 0.01168692309*X3 + 0,06046920822*X4 + 4.903568552е-05*X5 + 21.43326387

Уравнение регрессии позволяет понять, как формируется рассматриваемая экономическая переменная потребление сахара:

1) При увеличении валовых сборов сахарной свеклы по Российской Федерации на 1 тыс. тонн потребление сахара уменьшится на 0.0004240363821 кг.

2) При увеличении индекса потребительских цен на 1% потребление сахара уменьшится на 0.01657459704 кг.

3) При увеличении посевных площадей на 1 тыс гектаров потребление сахара увеличится на 0.01168692309 кг.

4) При увеличении урожайности сахарной свеклы на 1 центнер с одного гектара убранной площади потребление сахара увеличится на 00,06046920822 кг.

) При увеличении среднемесячной номинальной зарплаты на 1 руб потребление сахара увеличится на 4.903568552е-05 кг.

Рассчитываем прогнозное значение потребления сахара на 2012 и 2013 годы. Используя функцию Forecast в объекте Equation, получаем следующие прогнозные значения на 2 года вперёд (рис 21).

Рис 21. Прогнозные значения на 2 года вперед

Рис 22. График прогнозных значений.

Как видим, показатели незначительно убывают. Проверка справедливости данных невозможна, так как информации на данный период времени нет.

На рис 23 построен график уравнения регрессии, построенного с помощью обобщенного метода моментов.

Рис. 23. График уравнения регрессии, построенного с помощью авторегрессионной модели условной гетероскедастичности

Оценим статистическую значимость прогнозного уравнения. На рис 24 представлены необходимые показатели.

Рис. 24. Показатели уравнения авторегрессионной модели условной гетероскедастичности

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector