Оценка и интерпретация параметров.




Для анализа статистической значимости полученных коэффициентов множественной линейной регрессии оценивают дисперсию D(ai) и стандартные отклонения S(ai)=ÖD(ai) коэффициентов ai. Аналогично (10) величина t=ai/S(ai), называемая t–статистикой, имеет распределение Стьюдента с (n-m-1) степенями свободы. Если число степеней свободы достаточно велико (не менее 10), то при 5%-ном уровне значимости можно приближенно считать оценку незначимой, если t–статистика по модулю меньше 1, и весьма надежной, если модуль t–статистики больше 3.

Коэффициенты множественной линейной регрессии ai имеют большой экономический смысл. Они показывают, на сколько изменится анализируемый показатель Y при изменении фактора Хi на единицу.

Пример 3.1. Рассмотрим аналитические модели спроса, используя ниже приведенные в табл.3.1 конкретные статистические данные обследования семей, сведенные в девять групп (с примерно одинаковым объемом потребления).

Таблица 3.1

№ группы Расход на питание (у) Душевой доход (х 1) Размер семей (х 2) ŷ ej ej2
             
      1,5 333,6 99,4 9880,36
      2,1 626,5 –10,5 110,25
      2,7 928,5 –28,5 812,25
      3,2 1189,8 –76,8 5898,24
      3,4 1340,5 –34,5 1190,25
      3,6 1493,6 –5,6 31,36
      3,7      
      4,0 1879,1 34,9  
      3,7 2409,5 1,5 2,25
Средние =1313,9 1 =6080,5 2 =3,1     2198,2

Рассмотрим сначала однофакторную линейную модель зависимости расходов на питание (у) от величины душевого дохода (х 1)

ŷ = а 0 + а 1 х 1,

параметры которой а 0 и а 1 находятся по формулам (2.5), используя данные табл.3.1 и =(∑ х 12)/9=63989644,1, =(∑ х 1 у)/9)=10894351. Решение: а 0=660,06; а 1 = 0,1075. Получаем уравнение регрессии ŷ =660,06 + 0,1075 х 1.

Затем вычисляются средняя квадратическая ошибка выборки (корень квадратный из дисперсии у)

Sу=√(∑(уу)2)/n,

средняя квадратическая ошибка уравнения (2.3) Sŷ =√(∑(уŷ)2)/n и коэффициент детерминации Rŷх1 =√1 – Sŷ2/ Sу2.

В нашем примере Sу2=454070, Sŷ2=63846, следовательно

Rŷх1 =√1 – 63846/454070 =0,927.

Полученное значение свидетельствует, что связь между расходами на питание и душевым доходом очень тесная.

Величина R2ŷх1показывает долю изменения результативного признака под воздействием факторного признака. В нашем примере R2ŷх1 =0,859; это означает, что фактором душевого дохода можно объяснить почти 86% изменения расходов на питание.

Рассмотрим теперь двухфакторную линейную модель зависимости расходов на питание (у) от величины душевого дохода (х 1) и размера семьи (х 2)

ŷ = а 0 + а 1 х 1 + а 2 х 2 .

Параметры модели а 0, а 1и а 2 находятся посредством решения следующей системы нормальных уравнений:

а 0 + х 1 а 1 + х 2 а 2 = у

х 1 а 0 + а 1 + х 1 х 2 а 2 = ух 1

х 2 а 0 + х 1 х 2 а 1+ а 2 = ух 2,

которая также формируется с применением метода наименьших квадратов (средние величины х 1 х 2 , и ух 2вычисляются аналогично однофакторной модели). Получаем систему

а 0 + 6080,5 а 1 + 3,1 а 2 = 1313,9

6080,5 а 0 + 63989644,1 а 1 + 21649,1 а 2 = 10894351

3,1 а 0 + 21649,1 а 1 + 10,2 а 2 = 4488,

которую решаем, например, методом Гаусса.

Делим второе и третье уравнения на коэффициент при а 0.

а 0 + 6080,5 а 1 + 3,1 а 2 = 1313,9

а 0 + 10523,75 а 1 + 3,56 а 2 = 1791,69

а 0 + 6983,58 а 1 + 3,29 а 2 = 1447,74.

От второго и третьего уравнения отнимаем первое

а 0 + 6080,5 а 1 + 3,1 а 2 = 1313,9

4443,25 а 1 + 0,46 а 2 = 477,79

903,08 а 1+ 0,19 а 2 = 133,84.

Делим второе и третье уравнения на коэффициент при а 1.

а 0 + 6080,5 а 1 + 3,1 а 2 = 1313,9

а 1 + 0,0001035 а 2 = 0,1075316

а 1+ 0,0002104 а 2 = 0,1482039.

От третьего уравнения отнимаем второе

а 0 + 6080,5 а 1 + 3,1 а 2 = 1313,9

а 1 + 0,0001035 а 2 = 0,1075316

0,0001069 а 2= 0,0406723.

Из третьего уравнения находим а 2 =380.47; подставляя его во второе уравнение получаем а 1 = 0,06815; подставляя найденные а 1и а 2 в первое уравнение, получаем а 0 = –279.94; следовательно

ŷ = –279.94 + 0.06815 х 1 + 380.47 х 2 .

Для определения тесноты связи предварительно вычисляются теоретические значения ŷ, затем уклонения ej и их квадраты (колонки 5,6,7 табл.3.1). Получим Sŷ2 =(∑(уŷ)2)/n =2198,2. Используя ранее вычисленное Sу2=454070, получим R2 =1 – Sŷ2/ Sу2 =0,995. R2 показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторных признаков. У нас R2=0,995; это означает, что совместное влияние душевого дохода и размера семей объясняет почти 99,5% изменения расходов на питание.

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-16 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: