Содержание
- 2. Спецификация уравнения регрессии Выбор переменных Выбор формы зависимости (следующая лекция)
- 3. Цели лекции 1. Рассмотрение проблемы спецификации переменных в уравнениях множественной линейной регрессии 2. Изучить последствия неправильного
- 4. Выбор переменных множественной регрессии Включение и исключение переменных 1. Влияние на коэффициенты уравнения 2. Влияние на
- 5. Последствия не включения в уравнение существенной переменной Переменная называется существенной, если она должна быть включена в
- 6. Последствия не включения в уравнение существенной переменной 1. Уменьшается возможность правильной оценки и интерпретации уравнения 2.
- 7. Отсутствие существенной переменной Если объясняющая переменная X2 отсутствует, то где Механизм разрушения оценок Если объясняющие переменные
- 8. Отсутствие существенной переменной Оценка смещения коэффициента Направление смешения зависит от знака истинного значения коэффициента при отсутствующей
- 9. Отсутствие существенной переменной Направление смещения коэффициента 1. Ковариация оценивается по выборке 2. Знак коэффициента при отсутствующей
- 10. Отсутствие существенной переменной Направление смещения коэффициента Коэффициент детерминации может оставаться большим за счет кажущегося эффекта замещающей
- 11. Последствия включения в уравнение несущественной переменной Переменная называется несущественной, если она не должна быть включена в
- 12. Последствия включения в уравнение несущественной переменной 1. Не теряется возможность правильной оценки и интерпретации уравнения 2.
- 13. Замещающие переменные Замещающая переменная – это переменная, которая коррелирует с отсутствующей переменной уравнения регрессии, и за
- 14. Замещающие переменные Пример: Время как замещающая переменная для показателя технического прогресса в производственной функции Кобба- Дугласа
- 15. Выбор переменных множественной регрессии Включение и исключение переменных 1. Влияние на коэффициенты уравнения 2. Влияние на
- 16. Оценка значимости включаемой переменной Значимость включаемой переменной оценивается t-статистикой коэффициента Эквивалентность предполагает двухстороннюю альтернативу для t-критерия
- 17. Оценка значимости включаемой группы переменных Значимость включаемой группы переменных оценивается F-тестом Значимость группы переменных не означает
- 18. Оценка значимости включаемой группы переменных F-статистика может быть найдена через коэффициенты детерминации Данный тест может также
- 19. Четыре критерия для включения переменной в уравнение регрессии 1. Роль переменной в уравнении опирается на прочные
- 20. Процедуры поиска существенных переменных 1. Последовательный восходящий поиск 2. Последовательный нисходящий поиск Обе процедуры могут привести
- 21. Выбор переменных множественной регрессии Включение и исключение переменных 1. Влияние на коэффициенты уравнения 2. Влияние на
- 22. Проверка наличия линейных ограничений Линейным ограничением называется условие линейной зависимости коэффициентов регрессии Справедливость гипотезы о наличии
- 23. Выбор переменных множественной регрессии Включение и исключение переменных 1. Влияние на коэффициенты уравнения 2. Влияние на
- 24. Тест ошибочной спецификации Рамсея Тест Рамсея позволяет проверить, стоит ли начинать поиск дополнительной переменной для включения
- 25. Тест ошибочной спецификации Амемии (Акаике) Выбирается уравнение с меньшим значением PC Смысл теста Амемии в том,
- 26. Выбор переменных регрессии: вложенные и невложенные модели Вложенные модели непосредственно сравнимы. Сравнение невложенных моделей возможно только
- 27. J-тест ошибочной спецификации Дэвидсона-МакКиннона для невложенных моделей 1. Оценивается уравнение регрессии (A) 2. Расчетные значения зависимой
- 28. J-тест ошибочной спецификации Дэвидсона-МакКиннона для невложенных моделей В результате применения теста возможны четыре случая: 1. Модель
- 30. Скачать презентацию