Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии 


Качество оценок МНК линейной множественной регрессии.




Теорема Гаусса-Маркова

В классическом множественном регрессионном анализе обычно делаются следующие предпосылки:

1. Математическое ожидание случайного члена равно нулю в любом налюдении

(3.30)

2. Дисперсия случайного члена постоянна для всех наблюдений

. (3.31)

3. Значения случайного члена в любых наблюдениях и не коррелируют между собой

Cov( ) = 0 (i ≠ j). (3.32)

Это условие с учетом того, что М( ) = М( ) = 0 принимает вид

M( ) = 0 (i ≠ j). (3.33)

4. Случайный член должен быть распределен независимо от объясняющих переменных в одних и тех же наблюдениях

Cov( ) = M( ) = 0, (3.34)

где было учтено, что М( ) = 0.

Следует сказать, что последнее условие заведомо выполняется, если

объясняющие переменные считаются детерминированными величинами.

5. Матрица является неособенной, т. е. столбцы матрицы X линейно независимы.

6. Значения случайного члена распределены по нормальному закону.

 

Модель (3.6), удовлетворяющая приведенным предпосылкам 1- 6, называется классической нормальной линейной моделью множественной регрессии.

Модель (3.6), удовлетворяющая приведенным предпосылкам 1- 5, называется классической линейной моделью множественной регрессии.

Согласно теореме Гаусса-Маркова, при выполнении указанных предпосылок оценки параметров линейной множественной регрессии (3.13), полученные методом наименьших квадратов, будут несмещенными и эффективными (т. е. будут иметь наименьшую дисперсию) в классе линейных несмещенных оценок.

Нарушение одного из условий Гаусса-Маркова приводит к нарушению

эффективности оценок, т. е. в классе несмещенных оценок можно найти такие, которые имеют меньшую дисперсию.

После построения модели необходимо вычислить значения остатков еi и проверить выполнение предпосылок 1- 6, так как их нарушение снижает качество модели. Если условия нарушаются, то следует модернизировать модель соответствующим образом. Эти вопросы будут рассмотрены далее.

 

3.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера

Как и в случае парной регрессии для оценки качества полученного множественной уравнения регрессии (3.6) можно использовать коэффициентмножественной детерминации, представляющий собой отношение факторной суммы квадратов остатков к их общей сумме квадратов:

(3.35)

- остаточная сумма квадратов.

Коэффициент множественной корреляции равен корню из коэффициента множественной детерминации:

(3.36)

Оба показателя изменяются от нуля до единицы. показывает, какая часть вариации результативного признака y объяснена уравнением регрессии. Чем выше значение , тем лучше данная модель согласуется с данными наблюдений.

Коэффициент множественной корреляции R используется для оценки тесноты связи факторов с исследуемым признаком. Чем ближе величина R к единице, тем теснее данная связь, тем лучше теоретическая зависимость согласуется с эмпирическими данными.

Введём понятие дисперсии на одну степень свободы (df).

, (3.37)

где (n-1) - количество степеней свободы для общей дисперсии;

p–для факторнойдисперсии (количество независимых переменных в уравнении регрессии);

(n-p-1) – для остаточной дисперсии.

Оценка статистической значимости уравнения регрессии (а также коэффициента детерминации ) осуществляется с помощью F-критерия Фишера

(3.38)

Согласно F-критерию Фишера, выдвигаемая «нулевая» гипотеза H0 о статистической незначимости уравнения регрессии отвергается при выполнении условия F >Fкрит, где Fкрит определяется по таблицам F-критерия Фишера по двум степеням свободы k1 = p, k2 = n-p-1 и заданному уровню значимости α.

Величина коэффициента множественной корреляции R не может быть меньше максимального парного индекса корреляции max .

В случае линейной зависимости (3.6) коэффициент корреляции R связан с парными коэффициентами корреляции соотношением

(3.39)

 

Использование коэффициента множественной детерминации R2 для оценки качества модели, обладает тем недостатком, что включение в модель нового фактора (даже несущественного) автоматически увеличивает величину .

Поэтому при большом количестве факторов предпочтительнее использовать, так называемый, скорректированный, улучшенный (adjusted) коэффициент множественной детерминации , определяемый соотношением

(3.40)

Чем больше величина p, тем сильнее различия и .

При использовании для оценки целесообразности включения фактора в уравнение регрессии следует учитывать, что увеличение при включении нового фактора не обязательно свидетельствует о его значимости, так как значение увеличивается всегда, когда t - статистика по модулю больше единицы.

При заданном объеме наблюдений и при прочих равных условиях с увеличением числа независимых переменных (параметров) скорректированный коэффициент множественной детерминации убывает. При небольшом числе наблюдений скорректированная величина коэффициента множественной детерминации имеет тенденцию переоценивать долю вариации результативного признака, связанную с влиянием факторов, включенных в регрессионную модель.

Отметим, что низкое значение коэффициента множественной корреляции и коэффициента множественной детерминации может быть обусловлено следующими причинами:

– в регрессионную модель не включены существенные факторы;

– неверно выбрана форма аналитической зависимости, не отражающая реальные соотношения между переменными, включенными в модель.





Рекомендуемые страницы:


Читайте также:

Последнее изменение этой страницы: 2016-03-25; Просмотров: 818; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2019 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.009 с.) Главная | Обратная связь