Көптік регрессия теңдеулерінің матрицалық формада шығару жолдары



Дата31.12.2021
өлшемі82,57 Kb.
#107204
Байланысты:
Көптік регрессия теңдеуі және оның матрицалық жазылуы.

Көптік регрессия теңдеуі және оның матрицалық жазылуы.

Аман Нұрдәулет УиА 20-11

Экономикалық процестерде әсер етуші факторлар саны аз болса, жұптық регрессия нәтижесінің үлесі зор. Мысалы, зерттеуші әрбір топтағы тауар бағасы жанұядағы адам санының табысының тұтынуға әсерін бірдей деп алса, бұл пайымдаудың 100% орындалатына сенім болмайды. Бұл пайымдау дұрыс болу үшін басқа факторларды, корреляцияны есепке алу керек. Бұл тектес есептер химия, физика, биологиядағы зерттеулерде кеңінен қарастырылады.

  • Экономикалық процестерде әсер етуші факторлар саны аз болса, жұптық регрессия нәтижесінің үлесі зор. Мысалы, зерттеуші әрбір топтағы тауар бағасы жанұядағы адам санының табысының тұтынуға әсерін бірдей деп алса, бұл пайымдаудың 100% орындалатына сенім болмайды. Бұл пайымдау дұрыс болу үшін басқа факторларды, корреляцияны есепке алу керек. Бұл тектес есептер химия, физика, биологиядағы зерттеулерде кеңінен қарастырылады.

Ал, экономикада факторларды қалпына келтірудің мәні жоқ, бұл жерде шұғыл шешім қабылдамаса, мекеме немесе банк ұтылыста қалады, яғни болжам құрғанда барлық факторлар мен жағдайларды есепке алу керек.Сонымен, көптеген факторларды есепке алып модель құрамыз:

  • Ал, экономикада факторларды қалпына келтірудің мәні жоқ, бұл жерде шұғыл шешім қабылдамаса, мекеме немесе банк ұтылыста қалады, яғни болжам құрғанда барлық факторлар мен жағдайларды есепке алу керек.Сонымен, көптеген факторларды есепке алып модель құрамыз:

Бұл түрдегі теңдеу тұтынуды зертегенде қолданылады. Онда у тұтынуға сәйкес келетін факторы бойынша дербес туындылар:

  • Бұл түрдегі теңдеу тұтынуды зертегенде қолданылады. Онда у тұтынуға сәйкес келетін факторы бойынша дербес туындылар:
  • Басқа -лер тұрақты деп қарастырамыз.

Көптік регрессия сұраныс мәселесінде, акция пайдасын зерттеуде, өнім шығаруда, макроэконмикалық есептеулерде кеңінен қолданыдаы. Көптік регрессияның басы мақсаты - әрбір фактордың әсер етуін анықтап көп факторларды есепке алып модель құру және ол факторлардың жиынтығы моделденіп үрдістің көрсеткіштеріне әсерін зерттеу.

  • Көптік регрессия сұраныс мәселесінде, акция пайдасын зерттеуде, өнім шығаруда, макроэконмикалық есептеулерде кеңінен қолданыдаы. Көптік регрессияның басы мақсаты - әрбір фактордың әсер етуін анықтап көп факторларды есепке алып модель құру және ол факторлардың жиынтығы моделденіп үрдістің көрсеткіштеріне әсерін зерттеу.

Факторлардың мултиколлинеарлылығын бағалау үшін факторлар арсындағы жұп коэффициенттердің матрицасының анықтауышын қолданамыз

  • Факторлардың мултиколлинеарлылығын бағалау үшін факторлар арсындағы жұп коэффициенттердің матрицасының анықтауышын қолданамыз

Егер факторлар өзара корреляцияланбаған болса, онда жұп корреляция коэффициенттерінің матрицасы бірлік матрицасын құрайды,

яғни диагональдық емес элементтер нолге тең болар еді.


Фактор аралық корреляцияның матрицасының анықтауышы неғұрлым нолге жақын болса, көптік регресссияның нәтижесі соғұрлым сенімсіз. Керісінше, фактор аралық корреляция матрицасының анықтауышы неғұрлым 1-ге жақын болса, факторлардың мултиколлинеарлылығы соғұрлым аз.

  • Фактор аралық корреляцияның матрицасының анықтауышы неғұрлым нолге жақын болса, көптік регресссияның нәтижесі соғұрлым сенімсіз. Керісінше, фактор аралық корреляция матрицасының анықтауышы неғұрлым 1-ге жақын болса, факторлардың мултиколлинеарлылығы соғұрлым аз.

Көптік детерминация коэффициенттері арқылы факторлардың мултиколлинеарлылығына жауап беретін айнымалыларды табуға болады. Ол үшін тәуелді айнымалы ретінде әрбір фактор қарастырылады.

  • Көптік детерминация коэффициенттері арқылы факторлардың мултиколлинеарлылығына жауап беретін айнымалыларды табуға болады. Ол үшін тәуелді айнымалы ретінде әрбір фактор қарастырылады.
  • Көптік детерминация коэффициенттері неғұрлым 1-ге жақын болса, факторлардың мултиколлинеарлылығы соғұрлым күштірек болады.

көптік детерминация коэффицнеттерін салыстыра отырып, мултиколлинеарлылыққа жауап беретін айнымалыларды бөліп алуға болады, бұдан көптік детерминация коэффициентінің минимальды мәнімен факторларды теңдеуде қолдансақ, факторларды таңдау мәселесі шешіледі.

  • көптік детерминация коэффицнеттерін салыстыра отырып, мултиколлинеарлылыққа жауап беретін айнымалыларды бөліп алуға болады, бұдан көптік детерминация коэффициентінің минимальды мәнімен факторларды теңдеуде қолдансақ, факторларды таңдау мәселесі шешіледі.

Көптік регрессия теңдеуін құруда келесі әдістер кең қолданыс тапты:

  • Көптік регрессия теңдеуін құруда келесі әдістер кең қолданыс тапты:
  • алыну әдісі;
  • қосу әдісі;
  • қадамдық регрессия әдісі.

Бұл әдістің әрқайсысы өз бетінше факторларды таңдау мәселесін шешеді, алу әдісі толық факторлар ортасынан електен өткізіп, жақсы нәтиже берсе, қосу әдісі қосымша факторларды енгізіп, нәтиже береді, ал қадамдық регрессия ертеректе енгізілген факторларды бекітіп жуық нәтиже береді.

  • Бұл әдістің әрқайсысы өз бетінше факторларды таңдау мәселесін шешеді, алу әдісі толық факторлар ортасынан електен өткізіп, жақсы нәтиже берсе, қосу әдісі қосымша факторларды енгізіп, нәтиже береді, ал қадамдық регрессия ертеректе енгізілген факторларды бекітіп жуық нәтиже береді.

РАХМЕТ!!!



Достарыңызбен бөлісу:




©engime.org 2022
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет