Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Какие практические выводы можно сделать из того факта, что коэффициентСодержание книги
Поиск на нашем сайте
детерминации R2 оказался близок к нулю? В выборке отсутствует видимая связь между зависимой и объясняющей переменной 25. Имеет ли смысл оценивать значимость уравнения регрессии с коэффициентом детерминации R2 близким к нулю? Значимость оценивать целесообразно, т.к. даже столь маленькое значение R2 могло получиться не случайно, что нам покажет F тест. Маленькое же значение может говорить о невключении важных факторов. Также, даже при маленьком значении R2 мы можем сделать выводы о виде зависимости между независимым и зависимым показателем, т.е. растет ли Y при росте X или наоборот уменьшается. Это всегда полезно экономисту. 26. В чем состоят ограничения и недостатки практического использования коэффициента детерминации в R 2 с точки зрения современных представлений о регрессионном анализе? Недостатки: R2 возрастает при добавлении нового регрессора; R2 изменяется даже при простейшем преобразовании зависимой, поэтому сравнивать по значению R2 можно только регрессии с одинаковыми зависимыми переменными. Низкое значение R2 не свидетельствует о низком качестве модели, и может объясняться наличием существенных факторов, не включенных в модель 27. Дает ли какую-либо дополнительную информацию скорректированный коэффициент детерминации в парном регрессионном анализе? Ничего не даёт и не нужен (Черняк). ТЕМА 2. Интерпретация и использование оценок коэффициентов регрессии в парной линейной регрессии. Как интерпретируется коэффициент при независимой переменной в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации) y = a + bx. Короткая интерпретация: b – величина, на которую в среднем изменяется значение переменной yi при увеличении независимой переменной x на единицу. Развернутая: b –величина, на которую изменяется предсказанное по модели значение ŷi при увеличении значения независимой переменной x на одну единицу измерения. Как интерпретируется коэффициент при переменной времени в парной линейной Регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации). Коэффициент при переменной времени показывает, насколько в среднем изменится зависимая переменная при изменении времени на 1 период.
30. Как интерпретируется коэффициент при индексной переменной (например, при Индексе цен) в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма Интерпретации) Коэффициент выражает предельный прирост зависимой переменной при изменении переменной, при условии постоянства других переменных. Увеличение индексной переменной на 1 процентный пункт приводит к изменению зависимой переменной на β единиц, при условии постоянства других переменных. 31. Как интерпретируется коэффициент при относительной индексной переменной (например, при индексе относительных цен) в парной линейной регрессии? (короткая и развернутая форма интерпретации) Чем выше значение Индекса Цен, тем больше расходы на соответствующие товары. Если относительная индексная переменная изменяется на 1 процентный пункт, то это приводит к изменению (в том же направлении) зависимой переменной на β единиц измерения зависимой переменной. В чем смысл и каков способ расчета индекса относительных цен, используемого в эконометрических моделях? Расчет индекса относительных цен позволяет избавиться от инфляции Индекс относительных цен = индекс цен/ цена корзины потребительских товаров (индекс цен корзины). Как интерпретируется константа в уравнении линейной регрессии с факторной независимой переменной? Const дает прогнозируемое значение у (в единицах), если х=0. Однако всегда важно учитывать смысловую интерпретацию. Как интерпретируется константа в уравнении линейной регрессии с независимой переменной времени? Константа имеет простое толкование, прогнозируемое значение у будет равно значению этой константы. Если в качестве независимой переменной - время, то константа - это значение уравнение в предшествующий первому момент времени.
Каковы условия интерпретируемости константы в уравнении линейной регрессии? Константу можно интерпретировать, когда она значима и когда это имеет экономический смысл. Второе условие выполняется для регрессий временного ряда (показывает значение зависимой переменной в базовый период). Формально говоря, она показывает прогнозируемый уровень, когда х = 0. Иногда это имеет ясный смысл, иногда нет. Если х = 0 находится достаточно далеко от выборочных значений х, то буквальная интерпретация может привести к неверным результатам; даже если линия регрессии довольно точно описывает значения наблюдаемой выборки, нет гарантии, что так же будет при экстраполяции влево или вправо. Пример: Представим простой способ интерпретации коэффициентов линейного уравнения регрессии у = a + bх, постоянная а дает прогнозируемое значение у (в единицах), если х = 0. Это может иметь или не иметь ясного смысла в зависимости от конкретной ситуации (стр. 65). Как можно использовать полученные значимые оценки коэффициентов регрессии в экономическом анализе? Можно предположить, что данный коэффициент показывает предельное изменение зависимого параметра при изменении объясняющей переменной. Как модель регрессии по времени может быть использована для предсказания
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-26; просмотров: 374; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.139.234.124 (0.008 с.) |