Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Если коэффициенты линейной множественной регрессии рассматривать в качестве показателей влияния факторов, то следует иметь в виду, что коэффициенты регрессии в уравнении
(3.7)
между собой прямо не сравнимы. Их численные значения зависят от выбранных единиц измерения каждого фактора.
Чтобы коэффициенты регрессии стали сравнимы, приведем коэффициенты регрессии к стандартизированному масштабу.
Для этого все переменные выражаются в безразмерных, так называемых стандартизированных, единицах измерения при помощи соотношений:
,
где и – соответствующие значения факторов и в стандартизированном масштабе. Свободный элемент в стандартизированном уравнении отсутствует, т.е. уравнение (3.7) можно записать в виде:
(3.8)
Коэффициенты называются коэффициентами регрессии в стандартизированном масштабе. Переход от коэффициентов к и обратно можно осуществить по формулам:
Коэффициенты регрессии (3.8) показывают влияние изменения каждой переменной на изменение фактора . Все коэффициенты выражены в сравнимых единицах измерения. Чем больше , тем сильнее влияет соответствующий факторный показатель на результативный.
Контрольные вопросы:
1. Как определяется модель множественной линейной регрессии?
2. Перечислите предпосылки МНК. Каковы последствия их невыполнимости?
3. Что характеризуют коэффициенты регрессии?
4. В чем суть МНК для построения множественного линейного уравнения регрессии?
5. Опишите алгоритм определения коэффициентов множественной линейной регрессии по МНК в матричной форме.
6. Как записывается решение с помощью МНК в матричной форме?
7. Как определяется стандартизированное уравнение линейной множественной регрессии?
8. Чем отличаются уравнения множественной регрессии в натуральном и стандартизованном масштабе?
9. Каковы свойства стандартизованных переменных?
10. Как оценить значимость модели регрессии в целом?
Дата публикования: 2014-11-18; Прочитано: 341 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!