Тестування моделей на присутність автокореляції. |  Методи усунення автокореляції в рівняннях множинної регресії. |  Гетероскедастичності в рівняннях множинної регресії, її ознаки, наслідки та методи усунення. |  Тестування моделей на наявність гетероскедастичності, тест Готфельда-Квандта |  Випадок рівняння парної регресії |  Зважений метод найменших квадратів дозволяє отримати незсунені оцінки параметрів моделі в умовах гетероскедастичності |  Можливі помилки при перевірці статистичних гіпотез |  Спосіб 2. |  Узагальнений метод найменших квадратів. Теорема Еткейна. |  Побудова нелінійних моделей. Методи лінеаризації. |

загрузка...
загрузка...
На головну

Приклади.

  1.  Адитивні проектні методики і інтерпретаційні. Приклади.
  2.  Архітектура СУБД. Логічна і фізична незалежність. Види СУБД. Локальні і серверні СУБД. Коротка характеристика. Приклади.
  3.  Квиток №4. Освіта нормальних механізмів. Структурна формула. Плоскі та просторові механізми. Приклади.
  4.  Питання 23. Закономірності заміщення екологічних ніш. Приклади.
  5.  Питання 62. Ризик як кількісна міра небезпеки. Три основні галузі ризиків. Класифікація ризиків. Приклади.
  6.  Питання 8. Поняття біогеоценозу і екосистеми. Приклади.
  7.  Питання 83. Радіаційні аварії з радіонуклідних джерел іонізуючого випромінювання здійснюватиме. Приклади. Основні шляхи їх запобігання.

Моделювання впливу статі фахівців на рівень зарплати.

Моделювання доходів громадян від типу навчального закладу, в якому він отримав освіту (державне, приватне, спеціалізоване, ...)

Модель інфляції з урахуванням різних видів регулювання з боку держави

Можливі два підходи до вирішення завдання:

- Побудувати кілька моделей окремо для кожного значення (градації) якісної змінної

- Врахувати вплив якісного фактора в одній моделі

Другий спосіб видається більш прогресивним, так як в цьому випадку з'являється можливість оцінити статистичну значущість впливу даного чинника на поведінку ендогенної змінної на тлі інших чинників, внесених в специфікацію моделі

Приклад. Вивчається залежність витрат на освіту «С» в «звичайних» і «спеціалізованих» школах залежно від кількості учнів N

Припустимо:

  1. Залежність витрат на навчання від кількості учнів N в обох типах шкіл однакова

2. Різниця у витратах пояснюється необхідністю придбання спеціалізованого обладнання для навчання фахових дисциплін

Тоді якщо будувати різні моделі для кожного типу шкіл, то специфікацію моделей можна записати у вигляді:

Yo = a0 + a1N + u

Ys = b0 + a1N + v

 Обидві моделі можна об'єднати, якщо ввести змінну d, область визначення якої два цілих числа: 0 і 1. При цьому:

Специфікація такої моделі має вигляд:

Y = a0 + a1N + ?d + u

Тоді при d = 0 отримаємо Yo = a0 + a1N + u

при d = 1 отримаємо Ys = (A0+ ?) + a1N + v

d - фіктивна змінна зсуву

Фіктивні змінні часто застосовуються при побудові динамічних моделей, коли з певного моменту часу починає діяти будь-якої якісний фактор

Нехай деякий якісний фактор має кілька градацій (більше 2-х)

Введення в модель фіктивних змінних з декількома градаціями розглянемо на прикладі шанхайських шкіл, де є 4 категорії шкіл: загальноосвітні, технічні, ПТУ та спеціалізовані

Здавалося досить ввести фіктивну змінну зсуву d, надавши їй чотири різних значення і проблема буде вирішена

Такий підхід мало ефективний, так як не вдається оцінити статистичну значущість впливу кожної градації на значення ендогенної змінної

У цьому випадку має сенс ввести окрему змінну для кожної градації фактора

 наприклад:

Однак, якщо взяти специфікацію моделі у вигляді:

Y = a0 + a1d1+ a2d2+ a3d3+ a4d4+ a5N + u

при цьому завжди вірно тотожність d1+ d2+ d3+ d4= 1

Це означає, що матриця Х коефіцієнтів системи рівнянь спостережень буде колінеарний т.к в ній присутній стовпець з 1, і як наслідок відсутня можливість застосування МНК для оцінки параметрів моделі.

Пропонується в специфікацію ввести (к-1) фіктивну змінну (к-к-ть градацій), зробивши одну з градацій базової, щодо якої вивчати вплив інших градацій. Проблеми мультиколінеарності в цьому випадку не виникає

Для обліку можливої ??зміни нахилу графіка моделі при зміні градації якісного фактора пропонується ввести в специфікацію моделі ще один доданок виду «d помножене на x»

Повернемося до прикладу вивчення залежності витрат на освіту в різних школах. Для простоти обмежимося лише двома градаціями фактора «тип школи»: d = 0 - звичайна школа;

d = 1 - професійна школа

Специфікацію моделі слід записати у вигляді:

Y = a0 + a1N + a2 * D + a3dN + U

 



 Помилки специфікації моделей, їх наслідки та способи усунення. |  ВСТУП
загрузка...
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати