қадам. Алғашқы берілгендерді дайындау

Бірінші қадам, әдетте, тәуелді айнымалы әр тәуелсіз айнымалылармен қалай байланысқандығын ойлауды ұйғарады. Қосымша айнымалылар – Х, егер олар вариация – У түсіндіруге мүмкіндік бермесе модельге енгізудің маңызы жоқ. Біздің мақсатымыз тәуелсіз айнымалының (Х) өзгеру шамасына қарай вариацияны (У) түсіндіруден тұрады. Біз айнымалылардың барлық жұбы үшін, бір-бірінен тәуелсіз бақылау жағдайында, корреляция коэффициентін (ч) есептеуіміз керек. Бұл бізге Х-пен У-тің сызықты байланыста ма, жоқ па анықтауға мүмкіндік береді. Х_і мен У_і өзара тәуелсіз бе?

Бұл көпмүшелі регрессияда маңызды. Біз корреляцияның әрбір коэффициентін оның мәні нольден қаншама ерекшеленетінін көру үшін есептей аламыз. Бізге тәуелсіз айнымалылардың мәндерінің арасында жоғары корреляция жоқ па анықтауымыз керек. Егер корреляция жоғары болса, мысалы, Х₁ мен Х₅ осы екі айнымалының соңғы модельге енгізілуінің ықтималдығы аз.

2-қадам. Біз сызықты байланысты У пен басқа тәуелсіз айнымалылардың комбинациясы арасында зерттей аламыз, бірақ модельдің күші болады, егер көрсеткіш У пен барлық факторлар Х арасында мәнді сызықты байланыс бар болса, және егер әр регрессия коэффициенті 0-ден өзгеше болса.

Біз модельдің мәнділігін толығымен F- критериін қолдана отырып бағалаймыз. Сонымен қатар регрессия әр коэффициенті үшін t-критериін қолдануымыз керек мәнді ме 0-ден үлкен бе анықтау үшін. Егер регрессия коэффициенті мәнсіз 0-ге тең болса, онда сәйкес тәуелсіз айнымалы У мәнін болжауда көмектесе алмайды және модельдің күші жоқ.

Толық процедура тәуелсіз айнымалылардың барлық комбинациясы үшін көпмүшелі регрессиялық, модельді құрудан тұрады. Толығымен модель үшін әр модельді F-критериімен және әр регрессия коэффициенті үшін t критериінің біреуі мәнсіз болса, онда модельдің күші жоқ және оны қолданудың қажеті жоқ. Мұндай модельдер қарастырылмайды. Бұл процесс көп уақыт алады. Мысалы, егер 5 тәуелсіз айнымалы болса, онда 31 модель құруға болады. 1 модель барлық 5 айнымалымен, 5 модель 5 айнымалының 4-мен, 10-3 айнымалымен, 10-2 айнымалымен және 5 модель 1 тәуелсіз айнымалымен. Көпмүшелі модельдің параметрлері тенденцияларды алып тастау әдісімен табылады. Бұл модельдерді стандартты бағдарламамен жүзеге асырып табуға болады.

Көпмүшелі модельдерден тәуелсіз айнымалыларды жүйелі алып тастамай, олардың шеңберін кеңейтіп алуға болады. Мұндай жағдайда біз әр тәуелсіз айнымалы үшін кезекпен қарапайым регрессияны құрудан бастаймыз. Біз әр тәуелсіз айнымалы үшін кезекпен регрессиялардың ең жақсысын таңдаймыз. Көпмүшелі регрессияны құрудың бұл әдісі сызықтық тура әдіс деп аталынады. Кері әдіс барлық тәуелсіз айнымалыларды қоса алып, модельді зерттеуден басталады. Экономикалық таңдау кезінде айқындалатын, жалпы модельге аз үлес қосатын айнымалыны(факторды) қарастырудан алып тасталынады. Қалған айнымалылар үшін сызықты модель анықталынады. Бұл процесс келесі айнымалымен қайталынады. Жаңа айнымалы алынып тасталған сайын мәнді айнымалының жойылмағанын тексеру керек. Бұл жұмыстарды үлкен көңілмен жүргізу керек, өйткені ең керек мәнді модельді талқылаудан алып тастау қаупі бар.

Қазіргі кезде көпмүшелі модельдің параметрлерін табудың кең тараған әдісі көрсеткіштің өзгеру тенденциясын ауытқуларды корреляциялауға негізделген; ауытқуларды қолдану автокорреляциялық нәтижелік көрсеткіштерге әсер етеді.

Қандай әдістің қолданғанына қарамастан, бірнеше мәнді модельдің болуы мүмкін және олардың әрқайсысының үлкен маңызы бар.