Эконометрика лекции
ср кв откл коэф Полученное
(ср. кв. (131,7) (21,6) (63,4) (8,2)
откл. коэф.)
= 0,83357
4. Полученное уравнение регрессии является значимым и примерно на 87,4 %
(т.к. коэффициент множественной детерминации
= 0,87357) объясняет вариацию зависимой
переменной. Все входящие в уравнение переменные значимы на уровне менее 1 % .
Таблица 3.31
|
5. Доверительные интервалы для коэффициентов уравнения регрессии
определяются с учётом того, что число степеней свободы модели равняется
, где
— число наблюдений,
— число
объясняющих переменных модели, и
2,199. Значения ошибок (точнее - средних
квадратичных отклонений) коэффициентов следует взять из таблицы результатов регрессионного
анализа. Используя формулу
,
получим
= (- 159,066; - 63,930).
Гипотезу о несущественном влиянии переменной Р (цены) на зависимую
переменную Q (объём
продаж) отвергаем, так как
= 0![]()
.
Аналогичные выводы можно сделать относительно других переменных,
анализируя построенные доверительные интервалы. Так,
:
= 0 отвергаем, поскольку
= (115,666; 394,836). К такому
же выводу о значимости коэффициента
можно придти на основании рассмотрения
соответствующего доверительного интервала
= (–61,219; –25,256).
Параграфы
- 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