Sample Mind Map

Mai multe ca aceasta

Регрессионная модель в Gretl

după Йо Коммон

МК Корреляционный анализ

după Анна Созорова

виды тестирования

după Nagornuy igor

.

după Дарья Барильчук

Регрессионная модель в Gretl

Проверка качества модели

Коэффициент детерминации R^2

Коэффициент детерминации R^2 показывает уровень объяснения моделью фактических данных, то есть какую часть (%) разброса исходных данных в выборке описывает построенная модель (оценивает адекватность модели для выборки). Если модель описывает больше 70% данных, то можно производить прогноз на будущий период.

t-критерий Стьюдента

Сущность t-критерия – это нормированное значение соответствующего параметра, т.е. выборочный аi на единицу его среднеквадратического отклонения. Поэтому чем ближе рассчитанный для выборки t-критерий к нулю, тем более вероятно, что параметр аi также нулевой для генеральной совокупности (т.к. выборка случайная и, следовательно, отражает свойства генеральной совокупности).

Проверка предпосылок 1МНК - условия Гаусса-Марков а

остатки гомоскедастичны

остаток - нормально распределенная случайная величина

средняя величина остатков нулевая

остатки ui – случайные величины

F-критерий Фишера

Сущность F-критерия – это отношение дисперсии исходных данных, которую описывает построенная модель к дисперсии, которую модель не описывает ( дисперсии остатков ui). По F-критерию Фишера определяем, существует ли полученная модель в целом для генеральной совокупности, т.е. её адекватность данным генеральной совокупности

ПО для регрессионного анализа

Gretl

Пакет программ GRETL (GNU Regression Econometrics and Time Series Library) представляет собой инструментарий для практической реализации сложных вычислительных процедур эконометрического моделирования. При решении задач регрессионного анализа мы используем именно это ПО.

R

R-представляет собой язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, но в тоже время это свободная программная среда с открытым исходным кодом (Open Source), развиваемая в рамках проекта GNU и позволяющая реализовать продвинутые вычислительные процедуры, в том числе эконометрического моделирования.

Оценка параметров

ВМНК

ОМНК

Применяется к преобразованным данным и позволяет получать оценки, которые обладают не только свойством несмещенности, но и имеют меньшие выборочные дисперсии.

1МНК

Метод 1МНК позволяет получить линию регрессии, расположенную ближе всего одновременно ко всем точкам исходных данных за счёт того, что минимизируется сумма квадратов остатков ui для каждого наблюдения (остаток ui – это разница между фактическим и модельным значением у). Полученная в результате модель лучше всего описывает исходные данные. Этот метод применяется только при выполнении предпосылок 1МНК.

Классификация

Нелинейная

Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам.

Линейная

Однофакторная (парная): yi = b0 + b1*xi + ui Многофакторная (множественная): yi = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn

Определение

Экономико-статистическая модель, основанная на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины экзогенных (входных, "объясняющих") и эндогенных (выходных) переменных.