
- •Завдання № 20
- •Проаналізувати оцінку статистичної важливості параметрів моделей багатофакторної лінійної регресії та побудову для них інтервалів довіри.
- •Порівняти методи побудови моделей парної і багатофакторної моделей регресії.
- •Завдання № 21
- •Охарактеризуйте процес дослідження моделей парної лінійної регресії.
- •Проаналізуйте метод побудови багатофакторних регресій в матричній формі. Де ще в економетричних дослідженнях застосовується теорія матриць?
- •Завдання № 22
- •Охарактеризувати кореляційний взаємозв’язок між показником і фактором, якщо коефіцієнт кореляції для них дорівнює .
- •Завдання № 23
- •Дати оцінку мультиколінеарності та методу Фаррара -Глобера. Дослідження її наявності
- •Завдання № 24
- •Охарактеризувати застосування критерію в економетричних дослідженнях моделей парної і багатофакторної регресії для оцінки статистичної важливості параметрів і побудови для них інтервалів довіри.
- •Проаналізувати мету застосування і методику критерію Фішера у методі Фаррара-Глобера дослідження мультиколінеарнлсті факторів.
- •Завдання № 25
Завдання № 25
Визначити число k, яке використовуються для табличного значення t – статистики при перевірці статистичної важливості параметрів регресії, що складається з 35 спостережень та 3 незалежних змінних . Пояснити методику застосування цього критерію в багатофакторному регресійному аналізі.
Провести порівняльний аналіз оцінки адекватності реальній дійсності моделей парної і багатофакторної регресії.
Наступним етапом дослідження моделей БЛР є їх оцінка на адекватність реальній дійсності, вона здійснюється з деякою наперед заданою ймовірністю α за F-критерієм Фішера наступним чином:
1.
Розрахувати
n – кількість спостережень
k – кількість параметрів к = m+1 у МБЛР
m – кількість факторів
2. Задати ймовірність α (0,95 або 0,99), з якою перевірятиметься адекватність МБЛР реальній дійсності, і для неї та чисел k1 = m і k2 = n–m–1 знайти табличне значення критерію Фішера
=
F
(α; k1
;k2)
3 Порівняти фактичне значення критерію Фішера з табличним. Якщо:
, то з ймовірністю α побудована МБЛР є адекватною реальній дійсності;
то з ймовірністю α побудована МБЛР є неадекватною реальній дійсності.