32. Построение частных коэффициентов корреляции для модели множественной регрессии через показатель остаточной дисперсии и коэффициент множественной детерминации
32. Построение частных коэффициентов корреляции для модели множественной регрессии через показатель остаточной дисперсии и коэффициент множественной детерминации
Помимо рекуррентных формул, которые используются для построения частных коэффициентов корреляции для моделей множественной регрессии, возможно также построение этих показателей с помощью показателя остаточной дисперсии.
В случае линейной модели парной регрессии показатель остаточной дисперсии определяется по формуле:
где
– это оценка модели парной регрессии с независимой переменной х1.
Если в линейную модель парной регрессии включить новую независимую переменную х2, то можно вычислить показатель остаточной дисперсии для линейной модели регрессии с двумя независимыми переменными:
где
– это оценка модели регрессии с двумя независимыми переменными х1 и х2.
Вне зависимости от качества построенной линейной модели двухфакторной регрессии будет справедливо неравенство вида:
Тогда величину
можно охарактеризовать как долю сокращения остаточной дисперсии за счёт включения в модель регрессии новой независимой переменной х2. Чем больше величина данного показателя, тем сильнее дополнительная переменная х2 влияет на результативную переменную у и на качество модели регрессии в целом.
Для линейной модели двухфакторной регрессии частный коэффициент корреляции между независимой переменной х2 и результативной переменной у при постоянном значении независимой переменной х1 через показатель остаточной дисперсии определяется по формуле:
Для модели множественной регрессии с n независимыми переменными частный коэффициент корреляции (n-1) порядка независимой переменной х1 и результативной переменной у при постоянном значении остальных независимых переменных, включённых в модель, определяется по формуле:
Показатель остаточной дисперсии результативной переменной и коэффициент множественной детерминации связаны отношением:
Если в формуле частного коэффициента корреляции выразить остаточную дисперсию результативной переменной с помощью коэффициента множественной детерминации, то для модели множественной регрессии с n независимыми переменными частный коэффициент корреляции в общем виде можно определить по формуле:
Частные коэффициенты корреляции, вычисленные через показатель остаточной дисперсии или коэффициент множественной детерминации, изменяются в пределах от нуля до единицы.
Частный коэффициент корреляции для модели множественной регрессии в общем случае характеризует степень зависимости между результативной переменной и одной из факторных переменных при постоянном значении остальных независимых переменных, включённых в модель регрессии.
Более 800 000 книг и аудиокниг! 📚
Получи 2 месяца Литрес Подписки в подарок и наслаждайся неограниченным чтением
ПОЛУЧИТЬ ПОДАРОКДанный текст является ознакомительным фрагментом.
Читайте также
11. Критерии оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии
11. Критерии оценки неизвестных коэффициентов модели регрессии В ходе регрессионного анализа была подобрана форма связи, которая наилучшим образом отражает зависимость результативной переменной у от факторной переменной х:y=f(x).Необходимо оценить неизвестные
12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова
12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова Определение коэффициентов модели регрессии осуществляется на третьем этапе схемы построения эконометрической модели. В результате этой процедуры
14. Оценка коэффициентов модели парной регрессии с помощью выборочного коэффициента регрессии
14. Оценка коэффициентов модели парной регрессии с помощью выборочного коэффициента регрессии Помимо метода наименьших квадратов, с помощью которого в большинстве случаев определяются неизвестные параметры модели регрессии, в случае линейной модели парной регрессии
15. Оценка дисперсии случайной ошибки модели регрессии
15. Оценка дисперсии случайной ошибки модели регрессии При проведении регрессионного анализа основная трудность заключается в том, что генеральная дисперсия случайной ошибки является неизвестной величиной, что вызывает необходимость в расчёте её несмещённой
22. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов модели парной регрессии
22. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов модели парной регрессии Проверкой статистической гипотезы о значимости отдельных параметров модели называется проверка предположения о том, что данные параметры значимо отличаются от нуля.Необходимость проверки
26. Линейная модель множественной регрессии
26. Линейная модель множественной регрессии Построение модели множественной регрессии является одним из методов характеристики аналитической формы связи между зависимой (результативной) переменной и несколькими независимыми (факторными) переменными.Модель
27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера
27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера В общем виде линейную модель множественной регрессии можно записать следующим образом:yi=?0+?1x1i+…+?mxmi+?i, где yi – значение i-ой результативной переменной,x1i…xmi – значения факторных
28. Линейная модель множественной регрессии стандартизированного масштаба
28. Линейная модель множественной регрессии стандартизированного масштаба Помимо классического метода наименьших квадратов для определения неизвестных параметров линейной модели множественной регрессии ?0…?m используется метод оценки данных параметров через
30. Частные коэффициенты корреляции для линейной модели регрессии с двумя факторными переменными
30. Частные коэффициенты корреляции для линейной модели регрессии с двумя факторными переменными Частные коэффициенты корреляции используются для оценки зависимости между результативной переменной и одной из факторных переменных при условии постоянства всех
31. Частные коэффициенты корреляции для модели множественной регрессии с тремя и более факторными переменными
31. Частные коэффициенты корреляции для модели множественной регрессии с тремя и более факторными переменными Частные коэффициенты корреляции для модели множественной регрессии с тремя и более факторными переменными позволяют определить степень зависимости между
33. Коэффициент множественной корреляции. Коэффициент множественной детерминации
33. Коэффициент множественной корреляции. Коэффициент множественной детерминации Если частные коэффициенты корреляции модели множественной регрессии оказались значимыми, т. е. между результативной переменной и факторными модельными переменными действительно
34. Проверка гипотезы о значимости частного и множественного коэффициентов корреляции
34. Проверка гипотезы о значимости частного и множественного коэффициентов корреляции Предположим, что по данным выборочной совокупности была построена линейная модель множественной регрессии. Задача состоит в проверке значимости частных и множественного
35. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии и модели множественной регрессии в целом
35. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии и модели множественной регрессии в целом Проверка значимости коэффициентов регрессии означает проверку основной гипотезы об их значимом отличии от нуля.Основная гипотеза состоит в предположении о незначимости
44. Методы нелинейного оценивания коэффициентов модели регрессии
44. Методы нелинейного оценивания коэффициентов модели регрессии Функцией потерь или ошибок называется функционал вида Также в качестве функции потерь может быть использована сумма модулей отклонений наблюдаемых значений результативного признака у от теоретических
45. Показатели корреляции и детерминации для нелинейных моделей регрессии
45. Показатели корреляции и детерминации для нелинейных моделей регрессии Индексом корреляции для нелинейных форм связи называется коэффициент корреляции, который вычисляется для оценки качества построенной нелинейной модели регрессии.Индекс корреляции для
46. Проверка гипотезы о значимости нелинейной модели регрессии. Проверка гипотезы о линейной зависимости между переменными модели регрессии
46. Проверка гипотезы о значимости нелинейной модели регрессии. Проверка гипотезы о линейной зависимости между переменными модели регрессии На нелинейные модели регрессии, которые являются внутренне линейными, т. е. сводимыми к линейному виду, распространяются все