Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок
Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками - результативным и факторным. Аналитическая связь между ними описывается следующими уравнениями: прямой гиперболы параболы и т.д.
Определить тип уравнения можно, исследуя зависимость графически. Однако существуют более общие указания, позволяющие выявить уравнение связи, не прибегая к графическому изображению. Если результативный и факторный признаки возрастают одинаково, примерно в арифметической прогрессии, то это свидетельствует о том, что связь между ними линейная, а при обратной связи - гиперболическая. Если факторный признак увеличивается в арифметической прогрессии, а результативный - значительно быстрее, то используется связь параболическая или степенная. Оценка параметров уравнений регрессии (а0, а1, и а2 в уравнении параболы второго порядка) осуществляется методом наименьших квадратов, в основе которого лежит предположение о независимости наблюдений исследуемой совокупности. Основной принцип метода наименьших квадратов рассмотрим на следующем примере: будем считать, что две величины (два показателя) X и У взаимосвязаны между собой, причем У находится в некоторой зависимости от Х. Следовательно, У будет зависимой, а Х- независимой величинами.
Сущность метода наименьших квадратов заключается в нахождении параметров модели (а0, а1), при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по выбранному уравнению регрессии: Для прямой зависимости:
· Рассмотрим S в качестве функции параметров а0 и а1, проведем математические преобразования (дифференцирование) и получим: Откуда система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов примет следующий вид: где n - объем исследуемой совокупности (число единиц наблюдений). В уравнениях регрессии параметр а0 показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов; параметр а1 (а в уравнении параболы и а2) –коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу собственного измерения. Применение метода наименьших квадратов объясняется неизбежным наличием случайных ошибок в результатах опыта. Статистические данные обладают ошибками упрощения, которые возникают как следствие: неполноты охвата, потому что часть единиц совокупности, полученных в результате наблюдения, не может быть использована в исследовании; неполноты факторов, определяющих то или иное социально-экономическое явление, в силу того, что ни в одно уравнение, или модель, нельзя включить бесконечное число аргументов (во всех случаях отбирается только часть воздействующих факторов, причем отбор носит чисто субъективный характер); характера выбранного уравнения связи. Как бы хорошо оно ни было обосновано, как бы теоретически адекватно ни описывало исследуемое явление, оно не может быть его точным аналогом. Решение вопроса о возможности использования метода наименьших квадратов для изучения связей между социально-экономическими явлениями зависит от свойства оценок, получаемых с помощью этого метода. Даже при сравнительно небольшом числе наблюдений применение метода наименьших квадратов позволяет получить достоверные оценки. Метод наименьших квадратов может быть также использован в анализе косвенных наблюдений, являющихся функциями многих неизвестных.
Популярное: Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас... Почему стероиды повышают давление?: Основных причин три... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (218)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |