- •Загальне поняття про модель парної лінійної регресії.
- •Оцінка невідомих параметрів моделі парної лінійної регресії методом найменших квадратів.
- •Вираження невідомих параметрів моделі парної лінійної регресії через числові характеристики показника та фактора.
- •Оцінка щільності взаємозв язку між показником та фактором. Коефіцієнт кореляції. Властивості.
- •Властивості індексу кореляції.
- •6. Перевірка побудованої моделі парної лінійної регресії на адекватність реальній дійсності за f- критерієм Фішера.
- •7. Вивчення відсоткового впливу фактора на показник. Коефіцієнт еластичності.
- •8. Оцінка статистичної важливості невідомих параметрів побудованої моделі парної лінійної регресії та побудова для них інтервалів довіри.
- •8.Моделі нелінійної парної регресії та методи їх зведення до лінійного вигляду.
8.Моделі нелінійної парної регресії та методи їх зведення до лінійного вигляду.
Найбільш популярною моделлю економіці є модель парної лінійної регресії. Проте не всі економічні процеси можна нею моделювати. Тому на практиці використовуються складніші моделі з нелінійною залежністю між показником і фактором . За методикою оцінок параметрів парні нелінійні моделі регресії розглядають двох видів:
Адитивні - нелінійні за факторами (показником), але лінійні за оцінюваними параметрами.
Мультиплікативні - нелінійні за факторами (показником) і за оцінюваними параметрами.
Регресії, нелінійні за факторами (показником), але лінійні за оцінюваними параметрами, називають квазілінійними.
Розглянемо
загальний випадок квазілінійних парних
регресій. Нехай на показник
впливає
фактор
.
Парну квазілінійну регресію можна
записати в загальному вигляді
.
Заміною
нелінійна парна регресія зводиться до
лінійної парної регресії
.
Формули для оцінок параметрів одержаної
регресії МНК набувають вигляду
Коефіцієнт
еластичності для парних квазілінійних
моделей оцінюється за формулою
.
Розглянемо ряд квазілінійних моделей.
