Моделирование как метод научного познания

Регрессионный анализ

Регрессия – это зависимость среднего значения случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин.

Регрессионный анализ — метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной).

Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной.

Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные.

Критерием качества приближения (целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента.

При регрессионном анализе предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины.

Относительно характера распределения этой величины делаются предположения, называемые гипотезой порождения данных. Для подтверждения или опровержения этой гипотезы выполняются статистические тесты, называемые анализом остатков. При этом предполагается, что независимая переменная не содержит ошибок.

Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов, тестирования гипотез и выявления скрытых взаимосвязей в данных.

С использованием регрессионного анализа строятся эконометрические модели для целей прогнозирования развития экономики и ее анализа.

Рассмотренные математико-статистические методы изучения связей относятся к формализованным методам экономического анализа.

ЛЕКЦИЯ 7 Методы экономико-математического моделирования

Главная особенность моделирования состоит в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей и относится к формализованным методам экономического анализа. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания.

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) невозможно непосредственно исследовать или же это исследование требует много времени и средств.

Процесс моделирования включает три элемента:
- субъект (исследователь);
- объект исследования;
- модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и позна-

ваемого объекта.

Для понимания сущности моделирования важно иметь в виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только при построении модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Моделирование циклический процесс. Это означает, что за первым циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Дата добавления: 2014-01-06