Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Обобщением линейной регрессионной модели с двумя переменными является многомерная регрессионная модель (или модель множественной регрессии). Пусть n раз измерены значения факторов x 1, x 2 ,..., xk и соответствующие значения переменной y; предполагается, что
yi = b o + b 1 xi 1 +... + b k xik+ e i, i = 1,..., n, (12)
(второй индекс у х относится к номеру фактора, а первый - к номеру наблюдения); предполагается также, что
Me i = 0, M = s 2,
M (e i e j) = 0, i неравно j, (12a)
т.е. e i - некоррелированные случайные величины. Соотношения (12) удобно записывать в матричной форме:
Y = Xb + e, (13)
где Y = (y 1 ,..., yk) T - вектор-столбец значений зависимой переменной, Т - символ транспонирования,
b = (b 0, b 1 ,..., b k) T - вектор-столбец (размерности k) неизвестных коэффициентов регрессии,
e = (e 1,..., e n) T - вектор случайных отклонений,
-матрица n x (k + 1 ); в i - й строке (1, xi 1 ,...,xik) находятся значения независимых переменных в i -м наблюдении первая переменная - константа, равная 1.
Дата публикования: 2014-12-08; Прочитано: 273 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!