Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Jacek Szanduła1 Model ekonometryczny. Jacek Szanduła 2 Model regresji wielorakiej Współczynniki regresji Błąd modelu Zmienna zależna Zmienne niezależne.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Jacek Szanduła1 Model ekonometryczny. Jacek Szanduła 2 Model regresji wielorakiej Współczynniki regresji Błąd modelu Zmienna zależna Zmienne niezależne."— Zapis prezentacji:

1 Jacek Szanduła1 Model ekonometryczny

2 Jacek Szanduła 2 Model regresji wielorakiej Współczynniki regresji Błąd modelu Zmienna zależna Zmienne niezależne

3 Jacek Szanduła 3 Równanie regresji wielorakiej Oszacowanie wartości zmiennej Y dla i-tej obserwacji Oszacowania współczynników regresji

4 Jacek Szanduła 4 Regresja względem dwóch zmiennych

5 Jacek Szanduła 5 Procedura doboru zmiennych do modelu Ustalenie zmiennej zależnej Analiza merytoryczna – stworzenie zbioru zmiennych kandydatek Statystyczne metody redukcji zbioru zmiennych Weryfikacja modelu Model OK Model do poprawy

6 Jacek Szanduła 6 Analiza merytoryczna Cel – utworzyć zbiór zmiennych „kandydatek”. Polega na wykorzystaniu wiedzy o badanym zjawisku. Na tym etapie staramy się wskazać możliwie jak najwięcej zmiennych. Zmienna zależna Y Pytanie: co wpływa na zmienną zależną? ? ? ? ?

7 Jacek Szanduła 7 Ogólna idea doboru zmiennych na podstawie metod statystycznych Y X1X1 X2X2 X3X3 X4X4 Cel: znaleźć zbiór zmiennych niezależnych, który wyjaśni Y.

8 Jacek Szanduła 8 Ogólna idea doboru zmiennych na podstawie metod statystycznych Zbiór zmiennych niezależnych należy zredukować do zmiennych istotnych. Zmienne niezależne powinny być:  silnie skorelowane ze zmienną zależną;  słabo skorelowane między sobą.

9 Jacek Szanduła 9 Analiza macierzy współczynników korelacji R0R0 R y x1x1 x2x2 xmxm x1x1 x2x2 xmxm x1x1 x2x2 xmxm 1.Wyznaczyć R 0 and R. 2.Ustalić wartość r*. 3.Usunąć zmienne dla których |r y,x i | ≤ r*. 4.Spośród pozostałych zmiennych dodać do modelu zmienną X j najsilniej skorelowaną z Y: 5.Usunąć zmienne dla których |r x j,x i | ≥ r*. 6.Powtarzać kroki 4 i 5 aż nie będzie zmiennych do analizowania. t α,n-2 – rozkład t-Studenta, n – 2 stopnie swobody, poziom istotności α (dwustronny)

10 Jacek Szanduła 10 Estymacja parametrów: notacja Model regresji Równanie regresji

11 Jacek Szanduła 11 Estymator KMNK Cel: znaleźć b = [b 0 b 1 … b m ] T, który minimalizuje sumę kwadratów reszt (SSE). Rozwiązanie: Warunki: n > m,

12 Jacek Szanduła 12 Miary dopasowania Estymator wariancji modelu Standardowy błąd szacunku Współczynnik determinacji

13 Jacek Szanduła 13 Skorygowany współczynnik determinacji Stosowany ze względu na fakt, że dodanie nawet zbędnych zmiennych do modelu zwiększa R 2 ; „Karze” modele ze zbędnymi zmiennymi; Skorygowany R 2 daje możliwość lepszego porównania modeli z różną liczbą zmiennych niezależnych; Mniejsza wartość w porównaniu z R 2.

14 Weryfikacja modelu 1. Dopasowanie modelu do danych. 2. Istotność parametrów. Jacek Szanduła 14

15 Jacek Szanduła 15 Test istotności parametrów


Pobierz ppt "Jacek Szanduła1 Model ekonometryczny. Jacek Szanduła 2 Model regresji wielorakiej Współczynniki regresji Błąd modelu Zmienna zależna Zmienne niezależne."

Podobne prezentacje


Reklamy Google