Дембель-1

2.2. Генеральная совокупность и выборка. Свойства оценок.

1 сентября 2012 г.

18:06

Генеральная совокупность - это вся подлежащая изучению совокупность однородных единиц.

Выборка - это часть элементов совокупности, отобранных по какому-либо заранее сформулированному правилу. Имеет случайны характер.

Характеристики выборок: 1. Среднее значение

34^-2=0.0009

2.Закон распределения - соотношение устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.

Он может быть задан в виде ряда распределения, в виде функции распределения либо плотностей распределения вероятностей.

3.Коэффициент ковариации - абсолютная мера взаимосвязей переменных, которая

определяется формулой Чем более синхронно двигаются показатели

………………………………………………………

3. Оценка называется эффективной, если она имеет минимальную вариацию. Качество оценок параметров выборки также дополнительно проверяется на основе статистической проверки гипотез.

...Выдвигается нулевая гипотеза (основная гипотеза) и альтернативная ей гипотеза:

………………………………………………………………………………………………………………..

Статистическая проверка гипотез связана с риском ошибки, при которой будет отвергнута правильная нулевая гипотеза. Максимально-допустимое значение вероятности совершить ошибку такого рода принято обозначать буквой альфа и ее называют уровнем значимости.

Задавая уровень значимости, зная распределение и число степеней свободы на основе табличных данных можно найти на основе таблицы можно найти критические точки (квантил.

…………………………………………………………………………………………………………

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.11

2.3. Понятие регрессии. Задачи регрессионного анализа.

5 сентября 2012 г.

18:52

Уравнением регрессии называется уравнение, которое описывает зависимость среднего значения результативного показателя от набора факторов.

Парная линейная регрессия имеет вид:

На практике параметры генеральной совокупности не известны, наша цель дать статистические оценки параметров и доказать их качество по выборке.

В классическом регрессионном анализе большое значение имеет теорема Гаусса-Марков: Пусть для выборочного уравнения регрессии оценки полученные по методу наименьших квадратов.

Для того чтобы полученные таким образом оценки были несмещенными и состоятельными должны выполняться следующие требования:

1.Математическое ожидание остатков должно быть равно нулю;

2.Дисперсия остатков постоянна;

3.Остатки не коррелированы;

4.Остатки имеют нормальное распределение;

5.В множественной регрессии факторы не коррелированы.\

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.12

3. Классический регрессионный анализ

5 сентября 2012 г.

19:28

В классическом регрессионном анализе предполагается, что допущение теоремы ГауссаМаркова 1-4 автоматически выполняются. Это позволяет использовать его положения в большей степени для пространственных данных.

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.13

3.1. Парная линейная регрессия и статистические характеристики адекватности модели

5 сентября 2012 г.

19:29

Коэффициент эластичности показывает относительное изменение игрик при увеличении фактора икс на 1%.

Оценки параметров регрессии а и б и расчётное значение у с крышечкой является случайными величинами, поэтому рассчитанные параметры можно рассматривать как средние значения случайных величин.

………………………………………………………….

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.14

3.2. Нелинейная регрессия

5 сентября 2012 г.

19:30

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.15

3.3. Множественная регрессия

12 сентября 2012 г.

17:51

В множественной регрессии параметры находятся по аналогии с парной регрессией на основе методов наименьших квадратов. Для множественной регрессии точно также как и для парной рассчитывается т статистики параметров регрессии и коэффициент множественной детерминации. Однако в отличие от парной регрессии в множественной регрессии возможна мультиколлиниарность факторов, т.е. нарушение пятой предпосылки теоремы Гаусса-Маркова.

Наличие мультиколлиниарности в регрессии приводит к смещению оценок параметров и всех статистик уравнения регрессии, поэтому корректное построение регрессии требует избавится от мультиколлиниарности.

Диагностика мультиколлиниарности

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.16

4. Регрессионные модели на временных рядах

12 сентября 2012 г.

18:31

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.17

4.1. Особенности эконометрического анализа в условиях нарушений классических предположений.

12 сентября 2012 г.

18:31

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.18

4.2. Моделирования одномерных временных рядов

12 сентября 2012 г.

18:33

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.19

4.3. Моделирование взаимосвязи временных рядов.

12 сентября 2012 г.

18:33

Эконометрика и экономико-математические методы им. Стр.20