Эконометрика
жүктеу/скачать 3,29 Mb.
|
7 ismagulova n.m. berguzinova t.m. ekonometrika
316 нб 23, коррупция, күшікбаева-әсем-127группа
- Бұл бет үшін навигация:
- 4.4 Регрессия теңдеуінің сапасын тексеру Ең кіші квадраттар әдісінің алғы шарттары
- Гаусс-Марков теоремасы
Жұмсалған шығынның өнім көлеміне тәуелділігін сипаттайтын регрессия теңдеуі мынадай Шығарылатын өнім көлемін бір мың данаға арттыратын болсақ өндірістік шығын 1070 мың теңгеге артады. 4.4 Регрессия теңдеуінің сапасын тексеру Ең кіші квадраттар әдісінің алғы шарттары (Гаусс-Марков шарттары) 1) барлық бақылаулар үшін кездейсоқ ауытқу дің математикалық үміті нөлге тең ; 2) кез келген және бақылаулары үшін кездейсоқ ауытқулар дисперсиясы тұрақты ; 3) кездейсоқ ауытқулар және , үшін бір-біріне тәуелсіз; 4) кездейсоқ ауытқулар түсіндіруші айнымалылардан тәуелсіз ; 5) модель параметрлер арқылы сызықтық тәуелсіз. Гаусс-Марков теоремасы Егер 1-5) алғы шарттар орындалса, онда ең кіші квадраттар әдісі бойынша табылған бағалар келесі қасиеттерге ие болады: - бағалар жылжымаған болады, яғни Бұл шартынан шығады және регрессия түзуін анықтауда ұдайы қате жоқ екенін көрсетеді; - бағалар орнықты, себебі бақылаулар саны өскенде бағалардың дисперсиясы нөлге ұмтылады Басқаша айтқанда таңдаманың көлемі өсуіне байланысты бағалау дәлдігі өседі. - баға тиімді, яғни параметрлердің басқа бағаларына қарағанда дисперсиясы ең кіші баға болып табылады. Егер 2 және 3 алғышарттар орындалмаса, яғни ауытқулар дисперсиясы тұрақты емес және бір –бірімен байланысты болса, онда бағалар жылжымаған және орнықты болу қасиеттері сақталады, бірақ баға тиімді болмайды. Классикалық сызықтық регрессиялық модель құруда көрсетілген алғы шарттардан басқа бірнеше ұйғарым жасалады. Мысалы – түсіндіруші айнымалылар кездейсоқ шама болмайды; – кездейсоқ ауытқулар қалыпты үлестірілген; – бақылаулар саны түсіндіруші айнымалылар санына қарағанда едәуір үлкен; – спецификациялау қатесі жоқ; – жетілген мультиколлинеарлық жоқ. жүктеу/скачать 3,29 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|