Классическая линейная регрессия

Понятие о парной и множественной линейной регрессии

Регрессия это функциональная зависимость между объясняющими переменными и условным математическим ожиданием

Множественная линейная регрессия

Парная линейная регрессия

Причины возникновения εi

не включение в уравнение факторов оказывающих существенное влияние на

Очередность «появления» параметров и переменных в регрессионном уравнении:

имеем n штук пар

Ограниченность парной линейной регрессии:

никакая единственная независимая переменная (за редким исключением) не

Сущность метода наименьших квадратов и способы нахождения параметров уравнения

Сущность метода наименьших квадратов

состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений

СУЩНОСТЬ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

Свойства оценок параметров регрессионного уравнения:

Несмещенность оценок параметров регрессии
Состоятельность оценок параметров регрессии
Эффективность

/ n

1

2

3

4

5

6

7

ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ СИСТЕМЫ

Система нормальных уравнений регрессии при y и x1, x2

ЧАСТНЫЕ ОПРЕДЕЛИТЕЛИ

Y=XА+Е

А = (XTX)-1XTY

МНОЖЕСТВЕННОЕ ЛИНЕЙНОЕ УРАВНЕНИЕ РЕГРЕССИИ В МАТРИЧНОЙ ФОРМЕ

ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ

Стандартизованным коэффициентом регрессии или
β - коэффициентом

Коэффициентов эластичности