KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Excel Narzędzia do analizy regresji
KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA
Analiza współzależności zjawisk
Metody ekonometryczne
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Programy do analizy statyczno-ekonometrycznej
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Metody ekonometryczne
Podstawowe pojęcia prognozowania i symulacji na podstawie modeli ekonometrycznych Przewidywaniem nazywać będziemy wnioskowanie o zdarzeniach nieznanych.
Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia
Analiza korelacji.
Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego
Wprowadzenie do statystycznej analizy danych (SPSS)
Modele (hipotezy) zagnieżdżone
Korelacje, regresja liniowa
ANALIZA KORELACJI LINIOWEJ PEARSONA / REGRESJA LINIOWA
Analiza współzależności dwóch zjawisk
Analiza współzależności cech statystycznych
Ekonometria szeregów czasowych
i jak odczytywać prognozę?
Jak mierzyć i od czego zależy?
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Irena Woroniecka EKONOMIA MENEDŻERSKA - dodatek do W2
Ekonometria „Jaki wpływ na wielkość sprzedaży mają wydatki na reklamę oraz wielkość zatrudnienia ?” Dagmara Płachcińska Nr albumu:
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Badania Operacyjne i Ekonometria. Literatura podstawowa 1.M.Anholcer, H.Gaspars, A.Owczrkowski Przykłady i zadania z badań operacyjnych i ekonometrii.
Prognozowanie (finanse 2011)
1 Kilka wybranych uzupełnień do zagadnień regresji Janusz Górczyński.
Zagadnienia regresji i korelacji
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Kilka wybranych uzupelnień
Metody badawcze wykorzystywane w analizach – ĆW 2
Ekonometria stosowana
Regresja wieloraka.
Konwergencja gospodarcza
Ekonometryczne modele nieliniowe
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 1
Ekonometria stosowana
D. Ciołek Analiza szeregów przekrojowo-czasowych – wykład 2
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 3
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
Regresja liniowa Dany jest układ punktów
Ekonometria Metody estymacji parametrów strukturalnych modelu i ich interpretacja dr hab. Mieczysław Kowerski.
Regresja liniowa. Dlaczego regresja? Regresja zastosowanie Dopasowanie modelu do danych Na podstawie modelu, przewidujemy wartość zmiennej zależnej na.
Statystyczne parametry akcji Średnie Miary rozproszenia Miary współzależności.
Statystyczna analiza danych
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
Model trendu liniowego
Treść dzisiejszego wykładu l Weryfikacja statystyczna modelu ekonometrycznego –błędy szacunku parametrów, –istotność zmiennych objaśniających, –autokorelacja,
Ekonometria Wykład 1 Uwarunkowania modelowania ekonometrycznego. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów dr hab. Mieczysław Kowerski.
Ekonometria WYKŁAD 3 Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda Najmniejszych Kwadratów (MNK) l Współczynnik determinacji l Koincydencja l Kataliza l Współliniowość zmiennych.
Regresja. Termin regresja oznacza badanie wpływu jednej lub kilku zmiennych tzw. objaśniających na zmienną, której kształtowanie się najbardziej nas interesuje,
Metody ekonometryczne dla NLLS
EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
EKONOMETRIA W2 dr hab. Tadeusz W. Bołt, prof. UG
Regresja wieloraka – służy do ilościowego ujęcia związków między wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą) Regresja.
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
MNK – podejście algebraiczne
KORELACJA WIELOKROTNA I CZĄSTKOWA
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

KORELACJA I REGRESJA WIELOWYMIAROWA

Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X1, X2 Współczynniki korelacji całkowitej w przypadku 3 zmiennych objaśniających Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X1, X2

Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X1, X3 Współczynniki korelacji całkowitej w przypadku 3 zmiennych objaśniających Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X1, X3

Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X3, X2 Współczynniki korelacji całkowitej w przypadku 3 zmiennych objaśniających Współczynnik korelacji całkowitej między zmiennymi X3, X2

Na podstawie wszystkich kombinacji współczynników korelacji całkowitej można wyznaczyć odpowiednią liczbę współczynników korelacji cząstkowej (częściowej) Kendalla oraz współczynnik korelacji wielorakiej.

Współczynnik korelacji cząstkowej między zmiennymi X1, X2 z wyłączeniem wpływu zmiennej X3

Współczynnik korelacji cząstkowej między zmiennymi X1, X3 z wyłączeniem wpływu zmiennej X2

Współczynnik korelacji cząstkowej między zmiennymi X3, X2 z wyłączeniem wpływu zmiennej X1

Współczynniki korelacji cząstkowej są zawarte w przedziale Współczynnik korelacji cząstkowej między zmiennymi Xi, oraz Xj z wyłączeniem wpływu zmiennej Xl Współczynniki korelacji cząstkowej są zawarte w przedziale -1  rij.l  1

Łączny wpływ na zmienną X1 dwóch pozostałych ( X2, X3) KORELACJA WIELORAKA Łączny wpływ na zmienną X1 dwóch pozostałych ( X2, X3)

Łączny wpływ na zmienną X2 dwóch pozostałych ( X1, X3) KORELACJA WIELORAKA Łączny wpływ na zmienną X2 dwóch pozostałych ( X1, X3)

Łączny wpływ na zmienną X3 dwóch pozostałych ( X1, X2) KORELACJA WIELORAKA Łączny wpływ na zmienną X3 dwóch pozostałych ( X1, X2)

Łączny wpływ na zmienną Xi dwóch pozostałych ( Xj, Xl) KORELACJA WIELORAKA Łączny wpływ na zmienną Xi dwóch pozostałych ( Xj, Xl) 0  Ri.jl  1 Interpretacja wielkości współczynników korelacji wielorakiej jest podobna jak modułów wartości współczynników korelacji cząstkowej i całkowitej.

Korelacja cząstkowa - zapis macierzowy

Korelacja wieloraka - zapis macierzowy

Współczynnik korelacji wielorakiej (wielokrotnej)

Szacowanie parametrów stochastycznej struktury modelu regresji Wariancja składnika resztowego Odchylenie standardowe składnika resztowego Skorygowany współczynnik determinacji (określoności) [coefficient of determination adjusted for degrees of freedom] Współczynnik determinacji (określoności)

Współczynnik zgodności (indeterminacji, zbieżności, nieokreśloności) Macierz wariancji i kowariancji parametrów strukturalnych modelu lub Standardowe błędy szacunku Względne błędy szacunku współczynników regresji …….