Мои Конспекты
Главная | Обратная связь


Автомобили
Астрономия
Биология
География
Дом и сад
Другие языки
Другое
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Металлургия
Механика
Образование
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Туризм
Физика
Философия
Финансы
Химия
Черчение
Экология
Экономика
Электроника

Отбор факторов при построении множественной регрессии



Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требова­ниям.

1. Они должны быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий ко­личественного измерения, то ему нужно придать количествен­ную определенность

2. Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи.

Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией, когда Ryx1 < Rx1x2 для зависимости может привести к нежелательным последствиям — система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.

Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.

Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию независимой переменной. Если строится модель с набором р факторов, то для нее рассчитывается показа­тель детерминации R, который фиксирует долю объясненной ва­риации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается как 1 — R2 с соответствующей остаточной дисперсией S2.

При дополнительном включении в регрессию р + 1 фактора коэффициент детерминации должен возрастать, а остаточная дисперсия уменьшаться:

и

Если же этого не происходит и данные показатели практически мало отличаются друг от друга, то включаемый в анализ фактор хр+1 не улучшает модель и практически является лишним фактором.

Насыщение модели лишними факторами не только не снижает величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации, но и приводит к статистической незначимости параметров регрессии по t-критерию Стьюдента.

Если рассматривается регрессия , то для расчета параметров, применяя МНК, предполагается ра­венство

где - общая сумма квадратов отклонений ;

- факторная (объясненная) сумма квадратов отклонений




Поиск по сайту:







©2015-2020 mykonspekts.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.