Студопедия

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)

Процесс исключения факторов останавливается на том шаге, при котором все регрессионные коэффициенты значимы




Ни одна их этих процедур не гарантирует получения оптимального набора переменных. Однако при практическом применении они позволяют получить достаточно хорошие наборы существенно влияющих факторов.

 

При отборе факторов также рекомендуется пользоваться следующим правилом:

число включаемых факторов обычно в 6–7 раз меньше объема совокупности, по которой строится регрессия. Если это соотношение нарушено, то число степеней свободы остаточной дисперсии очень мало. Это приводит к тому, что параметры уравнения регрессии оказываются статистически незначимыми, а -критерий меньше табличного значения.

Особым случаем мультиколлинеарности при использова­нии временных выборок является наличие в составе перемен­ных линейных или нелинейных трендов.

 

В этом случае рекомендуется сначала выделить и исключить тренды, а затем определить параметры регрессии по остаткам.

 

Игнорирование наличия трендов в зависимой и независи­мой переменных ведет к завышению степени влияния неза­висимых переменных на результирующий признак, что полу­чило название ложной корреляции.

Большим препятствием к применению регрессии является ограниченность исходной информации, при этом наряду с указанными выше затрудняющими обстоятельства­ми (мультиколлинеарность, зависимость остатков, небольшой объем выборки и т. п.) ценность информации может сни­жаться за счет ее «засоренности», т. е. проявления новых обстоятельств, которые ранее не были учтены.

Резко отклоняющиеся наблюдения могут быть результа­том действия большого числа сравнительно малых случайных факторов, которые в достаточно редких случаях приводят к большим отклонениям, либо это действительно случайные один или несколько выбросов, которые можно исключить как аномальные.

Однако при наличии не менее трех аномальных отклонений на несколько десятков наблюдений приписывают это наличию одного или нескольких неучтенных факторов, которые проявляются только для аномальных на­блюдений.

Наиболее распространенные в таких случаях следующие приемы:

-сключение одного из двух силь­но связанных факторов,

-переход от первоначальных факторов к их главным компонентам, число которых быть может мень­ше, затем возвращение к первоначальным факторам.

Тема: Нелинейная регрессия. Регрессионные модели с переменной структурой

 

Вопросы:

1.Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация.

2.Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 311; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.