Нужна помощь в написании работы?

Линейная модель множественной регрессии имеет вид:

,                                             (3.1)

где - расчётные значения исследуемой переменной,  - факторные переменные. Каждый из коэффициентов уравнения  имеет следующую экономическую интерпретацию: он показывает, насколько изменится значение исследуемого признака при изменении соответствующего фактора на 1 при неизменных прочих факторных переменных.

            Фактическое значение исследуемой переменной тогда представимо в виде:

                                   (3.2)

Для адекватности модели необходимо, чтобы случайная величина ε, являющаяся разностью между фактическими и расчётными значениями, имела нормальный закон распределения с математическим ожиданием равным нулю и постоянной дисперсией σ2.

            Имея n наборов данных наблюдений, с использованием представления (2.2), мы можем записать n уравнений вида:

,                              (3.3)

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

где  - значения исследуемой и факторных переменных в i-м наблюдении, а εi – отклонение фактического значения yi от расчётного значения yрi, которое может быть рассчитано с помощью (2.1) по значениям факторных переменных   в i-м наблюдении.

            Систему уравнений (2.3) удобно исследовать в матричном виде:

,                                                           (3.4)

где – вектор выборочных данных наблюдений исследуемой переменной (n элементов), – матрица выборочных данных наблюдений факторных переменных (элементов), А – вектор параметров уравнения (m+1 элементов), а E – вектор случайных отклонений (n элементов):

                (3.5)

Поделись с друзьями
Добавить в избранное (необходима авторизация)