Эконометрика лекции

Выше было показано что

===+.

Выше было показано, что последнее слагаемое равно нулю, что и требовалось.

Дисперсионный анализ для случая многих факторов проводится также как и для парной регрессии. Сделаем только замечания по поводу подсчета степеней свободы для  и

Обозначим nост = N – k – 1. Это число называется числом степеней свободы остаточной суммы квадратов . Оно  равно разности между числом наблюдений и числом линейных связей между ними, участвующими в определении  (в сумме участвуют значения , которые, в свою очередь, зависят от вектора коэффициентов b = ).

Несмещенная оценка дисперсии  ошибок наблюдений задается в этом случае формулой

.

Аналогично, сумма  имеет число степеней свободы nобщ равное , так как в этой сумме все наблюдения связаны одной связью (участвует одно значение ). Наконец, для суммы  число степеней свободы

назад          далее

   

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