Модель множественной регрессии

Август 19, 2022

Главная
Математика
Модель множественной регрессии

Содержание

2. Метод наименьших квадратов для линейной парной регрессии
3. Ищем минимум функции
9. Расчёт коэффициентов
10. Коэффициент детерминации
11. Скорректированный коэффициент детерминации
12. Скорректированный коэффициент детерминации
13. Гетероскедастичность
15. Последствия гетероскедастичности
17. Графический анализ остатков
18. Тест Голдфелда- Квандта Условия: Стандартное отклонение пропорционально значению объясняющей переменной, тестируемой на гетескедастичность. Остатки имеют нормальное
22. Автокорреляция
23. Последствия автокорреляции
24. Критерий Дарбина-Уотсена
25. Ограничения
26. Мультиколлинеарность
28. Частный коэффициент корреляции
29. Фиктивные переменные
36. Скачать презентацию

Слайд 2

Метод наименьших квадратов для линейной парной регрессии

Слайд 3

Ищем минимум функции

Слайд 4

Слайд 5

Слайд 6

Слайд 7

Слайд 8

Слайд 9

Расчёт коэффициентов

Слайд 10

Коэффициент детерминации

Слайд 11

Скорректированный коэффициент детерминации

Слайд 12

Скорректированный коэффициент детерминации

Слайд 13

Гетероскедастичность

Слайд 14

Слайд 15

Последствия гетероскедастичности

Слайд 16

Слайд 17

Графический анализ остатков

Слайд 18

Тест Голдфелда- Квандта
Условия:
Стандартное отклонение пропорционально значению объясняющей переменной, тестируемой на

гетескедастичность.
Остатки имеют нормальное распределение
Отсутствует автокорреляция остатков.

Слайд 19

Слайд 20

Слайд 21

Слайд 22

Автокорреляция

Слайд 23

Последствия автокорреляции

Слайд 24

Критерий Дарбина-Уотсена

Слайд 25

Ограничения

Слайд 26

Мультиколлинеарность

Слайд 27

Слайд 28

Частный коэффициент корреляции

Слайд 29

Фиктивные переменные

Слайд 30

Слайд 31

Слайд 32

Слайд 33

Слайд 34