Тема 5. Множественная регрессия. Отбор факторов. Оценка коэффициентов
5.1. Выбор формы уравнения регрессии.
5.2. Построение системы нормальных уравнений. Оценка коэффициентов множественной регрессии.
5.3. Построение множественной регрессии в MS EXCEL.
5.4. Матричное представление метода наименьших квадратов.
5.5. Задание к лабораторной работе №3 «Множественная линейная регрессия».
5.6 Отбор факторов (экономических переменных) при построении множественной регрессии.
5.7. Задание к лабораторной работе №4 «Отбор факторов во множественную линейную регрессию».
5.8. Импортирование данных из MS EXCEL в EVIEWS3.0.
5.9. Мультиколлинеарность факторов.
5.1. Выбор формы уравнения регрессии
До сих пор мы рассматривали парную регрессию – с одной независимой переменной x и одной результирующей переменной Y. В этом пункте и далее мы будем рассматривать более естественный случай, когда несколько независимых переменных будут влиять на результирующую переменную Y.
Множественная регрессия – это уравнение статистической связи с несколькими независимыми переменными:
, (5.1)
где y — зависимая переменная (результативный признак);
x1, x2, …, xp – независимые переменные (факторы). Все эти переменные входят в уравнение (5.1) с некоторыми коэффициентами. Как было указано ранее, метод наименьших квадратов (МНК) позволяет приближённо оценить значения этих коэффициентов. Истинные значения i этих коэффициентов точно мы узнать не можем, потому что мы не знаем всей генеральной совокупности независимых и результативной переменных.