Анализ Уравнения МРА

Содержание

Слайд 2

Анализ Уравнения МРА


А. t-тесты.
t-тесты как и в парном РА, но число

Анализ Уравнения МРА А. t-тесты. t-тесты как и в парном РА, но
степеней свободы равно n-k.

Слайд 3

Анализ Уравнения МРА


Б. Доверительные интервалы.
Как и в парном РА, но число

Анализ Уравнения МРА Б. Доверительные интервалы. Как и в парном РА, но число степеней свободы n-k.
степеней свободы n-k.

Слайд 4

Анализ Уравнения МРА


Коэффициент детерминации имеет ту же интерпретацию, что и

Анализ Уравнения МРА Коэффициент детерминации имеет ту же интерпретацию, что и в
в ПРА. Но не может использоваться для сравнения качества уравнений с разным числом регрессоров.

Слайд 5

Скорректированный коэффициент
детерминации .
При добавлении к уравнению регрессии еще одной объясняющей

Скорректированный коэффициент детерминации . При добавлении к уравнению регрессии еще одной объясняющей
переменной коэффициент детерминации R2 или увеличивается, или не меняет своего значения.
То есть, чем больше объясняющих переменных в уравнении, тем больше, вообще говоря, значение R2.

Слайд 6

Из-за этого R2 нельзя использовать для сравнения качества уравнений с разным числом

Из-за этого R2 нельзя использовать для сравнения качества уравнений с разным числом
объясняющих переменных.
Чтобы преодолеть этот недостаток R2, был введен скорректированный коэффициент детерминации:
Другое обозначение - это R2adj.

Слайд 7

Интерпретация – как и R2.
В определенной степени использование R2adj более корректно для

Интерпретация – как и R2. В определенной степени использование R2adj более корректно
сравнения качества регрессий с разным числом независимых переменных.
Хотя этот коэффициент тоже несовершенен.

Слайд 8

Коэффициенты детерминации введены, чтобы оценивать качество модели регрессии. Чем больше их значение,

Коэффициенты детерминации введены, чтобы оценивать качество модели регрессии. Чем больше их значение,
тем выше качество.
Но главным при оценке качества модели являются экономическая теория и здравый смысл.

Слайд 9

Г. F-тест на качество оценивания.
(F-тест-1)
Гипотеза о качестве построенной модели регрессии формулируется

Г. F-тест на качество оценивания. (F-тест-1) Гипотеза о качестве построенной модели регрессии
следующим образом:
H0: β2 =…= βk = 0
HА: не H0
(или: HА: хотя бы один коэффициент βj не равен нулю).

Слайд 10

То есть проверяется гипотеза: является ли значимой совместная объясняющая способность k-1 независимых

То есть проверяется гипотеза: является ли значимой совместная объясняющая способность k-1 независимых
переменных.
(Этот тест дополняет t-тесты, которые используются для проверки значимости объясняющих способностей отдельных переменных: H0: β2 = 0; H0: β3 = 0; …)

Слайд 11

Схема проверки теста:
F-статистика = Fстат =
Fстат считается также и EXCELем.
Задаем α

Схема проверки теста: F-статистика = Fстат = Fстат считается также и EXCELем.
- уровень значимости.
чсс = n-k.
Число ограничений на коэффициенты k-1.

Слайд 12

По таблице распределения Фишера находим Fкритическое = Fкр(k-1; n-k; α).
Если Fстат >

По таблице распределения Фишера находим Fкритическое = Fкр(k-1; n-k; α). Если Fстат
Fкритическое , гипотеза H0 отвергается при уровне значимости α.
Если Fстат < Fкритическое , гипотеза H0 не отвергается при уровне значимости α.
Имя файла: Анализ-Уравнения-МРА.pptx
Количество просмотров: 90
Количество скачиваний: 0