Фрагмент 1.6. Определение в модели количества объясняющих переменных

Фрагмент 1.5. Рекомендуемой число объектов наблюдений, приходящееся на один коэффициент регрессии.

Считается, на каждый оцениваемый коэффициент регрессии необходимо не менее 5–7 объектов статистических наблюдений. Так как представленная модель содержит 3 независимые переменные, то на каждый из параметров регрессии при независимой переменной необходимо по 5–7 наблюдений, то есть в совокупности не менее 15–21 наблюдения. Берем нижнюю границу интервала, тогда правильный вариант ответа – «15».

(Пояснения разработчика тестов)

В модели вида количество объясняющих переменных равно …

Эконометрическая модель уравнения регрессии может быть представлена линейным уравнением множественной регрессии в виде выражения ,

где y – зависимая переменная;

x_j – объясняющая независимая переменная (j = 1,…, k;

k – количество независимых переменных);

a, b_j – параметры (a – свободный член уравнения, b_j – коэффициент регрессии);

– случайные факторы.

Независимые переменные x_j называются также факторами, объясняющими переменными.

На количество объясняющих переменных в линейном уравнении указывает также количество коэффициентов регрессии b_j.

Поэтому количество объясняющих переменных в модели равно 3.

Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – С. 42–49.

Магнус, Ян Р. Эконометрика: начальный курс: Учебник для студ-ов вузов, обуч. по экон. спец. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий; Акад. народ. хоз-ва при Правительстве Рос. Федерации. – М.: Дело, 2000. – С. 33.

Дата добавления: 2014-01-15