Эконометрика Шпаргалки к Экзамену

Уважаемый гость, на данной странице Вам доступен материал по теме: Эконометрика Шпаргалки к Экзамену. Скачивание возможно на компьютер и телефон через торрент, а также сервер загрузок по ссылке ниже. Рекомендуем также другие статьи из категории «Методички».

Шпоры по эконометрике

Шпаргалка на тему Шпоры по эконометрике

Размер: 140.15 кб.

Разместил (а): kozBek

  • Применение регрессионного анализа в эконометрике 53 кб.
  • Шпоры к ГОСу по менеджменту 53 кб.
  • Шпаргалка к экзамену по истории 64 кб.
  • Особенности решения задач в эконометрике 150 кб.
  • шпоры по социальной педагогике 2008 год 235 кб.
  • Шпаргалка по Эконометрике 328 кб.
  • Шпаргалка по Эконометрике 61 кб.

Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными —у и х, т.е. модель вида , где у — результативный признак; х — признак-фактор.

Специ­ фикация модели — формулировка вида модели, исходя из со­ ответствующей теории связи между переменными. В урав­ нении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соотв етствующей математической функцией. где yj

фактическое значение результативного признака;

Экспериментальный метод осуществляется путем сравнения величины остаточной дисперсии D ост , рассчитанной при разных моделях. Если фактические значения результативного признака совпадают с теорети ческими у = , то Docm

=0. Если имеют место отклонения фактических данных от теоретических (у) то .

СМЫСЛ И ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ.

Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида или .

называется коэффициентом регрессии. Его вели­ чина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

Формально а — значение у при х = 0. Если признак-фактор

не имеет и не может иметь нулевого значения, то вышеуказанная

трактовка свободного члена, а не имеет смысла. Параметр, а может

не иметь экономического содержания. Попытки экономически

интерпретировать параметр, а могут привести к абсурду, особенн о при а 0, то относительное изменение результата происходит мед леннее, чем изменение фактора.

Значимость линейного коэффициента корреляции проверя­ ется на основе величины ошибки коэффициента корреляции т r

ПО ЛИНЕЙНОМУ УРАВНЕНИЮ

Оценка стат. значимости параметров регрессии проводится с помощью t – статистики Стьюдента и путем расчета доверительного интервала для каждого из показателей. Выдвигается гипотеза Н0 о статистически значимом отличие показателей от 0 a = b = r = 0. Рассчитываются стандартные ошибки параметров a , b , r и фактич. знач. t – критерия Стьюдента.

Если между экономическими явлениями существуют нели­ нейные соотношения, то они выражаются с помощью соответ­ ствующих нелинейных функций: например, равносторонней ги­ перболы , параболы второй степени и д.р.

• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

Примером нелинейной регрессии по включаемым в нее объ­ясняющим переменным могут служить следующие функции:

№ 7. СМЫСЛ КОЭФФИЦИЕНТА РЕГРЕССИИ.

называется коэффициентом регрессии. Его вели­ чина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу. Оценку коэффициента регрессии можно получить не обращаясь к методу наименьших квадратов. Альтернативную оценку параметра b

можно найти исходя из содержания данного коэффициента: изменение результата сопоставляют с изменением фактора

Любая сумма квадратов отклонений связана с числом степе­ ней свободы , т. е. с числом свободы незав исимого варьирования признака. Число степеней свободы связано с числом единиц совокупности n ис числом определяемых по ней констант. Применительно к исследуемой проблеме число с тепеней свободы должно показать, сколько независимых откло­ нений из п возможных требуется для образования данной суммы квадратов.

Шпоры по эконометрике. На этом данная статья подошла к завершению. Следите за обновлениями на нашем сайте. Получить дополнительную информацию, а также задать свои вопросы можно в комментариях.


Статьи по теме