1 / 18

кандидат технических наук, доцент Поляков Константин Львович

Учебный курс Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статических моделей Лекция 7. кандидат технических наук, доцент Поляков Константин Львович. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов линейной регрессии.

alexa
Download Presentation

кандидат технических наук, доцент Поляков Константин Львович

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Учебный курс Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статических моделей Лекция 7 кандидат технических наук, доцент Поляков Константин Львович

  2. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов линейной регрессии Определенное предположение о распределении вероятностей, лежащем в основе наблюдаемых случайных явлений.

  3. Но мы не знаем s2 ! Зато мы знаем s2 ! (T-n)=rank{M}

  4. Регрессор значим для модели линейной регрессии, если сила его влияния на зависимую переменную не равно нулю, т.е. ak¹0

  5. Проверка значимости регрессора Принимается H1 H0не отвергается 0

  6. Количество регрессоров плюс константа

  7. В модели множественной регрессии adjR2будет уменьшаться при удалении переменной из регрессии, если соответствующая t0-статистика больше 1 и увеличиваться, если она меньше 1.

  8. Доверительный интервал для параметра линейной регрессии Доверительный интервал – интервал со случайными границами, зависящими от наблюдений, который накрывает истинное значение параметра свероятностью не меньше заданной.

  9. Проверка значимости регрессии Имеет ли смысл само уравнение регрессии ? " k=2,n ak=0 ?

  10. Проверка значимости регрессии Потеря качества подгонки при ограничении H0 H0: " k=2,…,n ak=0 При выполнении гипотезы H0, статистика F имеет распределение F(n-1,T-n) H1: $ k=2,…,n ak¹0

  11. Доверительный интервал для линейной регрессии y y=a0+a1x x

  12. Доверительный интервал для линейной регрессии Но мы не знаем матрицу “C”, поскольку не знаем s2 Заменим s2на s2

  13. Доверительный интервал для линейной регрессии

  14. Доверительный интервал для линейной регрессии y xt x

  15. Прогнозирование нового значения зависимой переменной Þ {yt,xt, t=1,…T} yT+1=? Þ yT+1=(a,xT+1)+vT+1 Обладает наименьшей дисперсией среди всех линейных несмещенных оценок

  16. Доверительный интервал для нового значения зависимой переменной Но мы не знаем матрицу “C”, поскольку не знаем s2 Заменим s2на s2

  17. Доверительный интервал для нового значения зависимой переменной

  18. Доверительный интервал для нового значения зависимой переменной y x xT+1

More Related