Эконометрика лекции
Пошаговая процедура
1. Пошаговая процедура последовательного присоединения переменных. (Forward stepwise).
|
Таблица 3.38
Первый шаг процедуры Forward stepwise
На первом шаге в модель была включена переменная КОЛ_УДОБ, имеющая
с результирующей переменной УРОЖ наибольший квадрат коэффициента корреляции -
= 0,333
(
=
0,577).
Таблица 3.39
Второй шаг процедуры Forward stepwise
|
На втором шаге была добавлена переменная ЧИС_ОР_П. Полученное уравнение, также как и первое, значимо на стандартном 5 % уровне. Все коэффициенты, входящих в уравнение переменных, значимо отличны от нуля.
Сравнивая полученное уравнение с предыдущим, отметим, что возросло не
только значение коэффициента детерминации (
= 0,482), но и значение скорректированного
коэффициента (
= 0,421), что весьма существенно. При этом стандартные ошибки уравнений
регрессии различаются мало –1,6573 и 1,5027. Общий ход выполнения пошаговой процедуры
включения отражен в таблице 3.40.
|
Ход выполнения пошаговой процедуры Forward stepwise
2. Пошаговая процедура последовательного удаления (исключения) переменных (Backward stepwise).
0 шаг. На этом шаге рассматривается уравнение регрессии, включающее весь набор исходных переменных.
Таблица 3.41
|
Все последующие шаги этой процедуры приведены ниже в таблицах 3.42 - 3.45.
Таблица 3.42
|
Таблица 3.43
|
Таблица 3.44
назад далееПараграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов