КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Отримання рівняння регресії
Лінійна модель парної регресії Види рівнянь парної регресії й визначення параметрів Парна регресія Множинна регресія лінійна залежність (1.1) параболічна залежність (1.2) гіперболічна залежність (1.3) степенева залежність (1.4) Рівняння (1.2)-(1.4) є нелінійними, але за допомогою перетворень їх можна звести до лінійної форми.
Лінійна регресія зводиться до знаходження рівняння виду Побудова лінійної регресії зводиться до оцінки її параметрів – і . Класичний підхід до оцінювання параметрів лінійної регресії заснований на методі найменших квадратів (МНК). Система лінійних рівнянь для оцінки параметрів і :
(1.5)
Параметр називається коефіцієнтом регресії. Його величина показує середню зміну результату зі зміною фактору на одну одиницю. Можливість чіткої економічної інтерпретації коефіцієнта регресії зробила лінійне рівняння регресії досить розповсюдженим в економетричних дослідженнях. Знаючи коефіцієнт регресії можна обчислити коефіцієнт еластичності (відносний ефект впливу фактору на результат) - на скільки відсотків у середньому зміниться результат зі зміною фактору на 1%)
. (1.6)
Приклад 1. За даними проведеного опитування восьми груп родин відомі дані зв'язку витрат населення на продукти харчування з рівнем прибутків родини.
Припустимо, що зв'язок між прибутками родини й витратами на продукти харчування лінійний. Для підтвердження нашого припущення побудуємо поле кореляції. По малюнку видно, що точки вибудовуються в деяку пряму лінію. Для зручності подальших обчислень складемо таблицю (заповнимо поки стовпці 1-4).
Розрахуємо параметри лінійного рівняння парної регресії . Для розв’язання системи (1.5) зручно подати цю систему за допомогою матричного апарату: , де , , . Тоді коефіцієнти парної регресії визначаються за формулою: . Одержали рівняння: . (, ). Такім чином, зі збільшенням прибутку родини на 1000 грн. витрати на харчування збільшуються на 168грн. Визначимо коефіцієнт еластичності (1.6) . На основі коефіцієнта еластичності можна зробити висновок, що зі збільшенням прибутків родини на 1% витрати на харчування збільшаться на 0,64%.
Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 117; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |