рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Правило построения интервальных оценок для парного и частного коэффициентов корреляции.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Правило построения интервальных оценок для парного и частного коэффициентов корреляции.

Правило построения интервальных оценок для парного и частного коэффициентов корреляции. - раздел Философия, В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК-оценок в классической линейной модели множественной регрессии Если Для Двумерной Корреляционной Модели Коэффициент Корреляции Значим, То Им...

Если для двумерной корреляционной модели коэффициент корреляции значим, то имеет смысл найти для него интервальную оценку (построить доверительный интервал). Плотность вероятности выборочного коэффициента корреляции имеет сложный вид, поэтому используют специально подобранные функции от выборочного коэффициента корреляции r, которые подчиняются хорошо изученным законам распределения, например нормальному закону. Чаще всего используют z - преобразование Фишера: Z=1/2ln(1+r/1-r) Величина z при n > 10 распределена приблизительно нормально, причем MZ=1/2ln(1+p)/(1 –p) По таблице z - преобразования Фишера выборочного коэффициента корреляции r находят ему соответствующее zr и строят интервальную оценку для MZ. Доверительные интервалы для неизвестных коэффициентов с уровнем доверия гамма =(1-α) определяются по формуле: тема 8 нумерация слайда с 15 по 16 слайд

14. Что такое фиктивные переменные, и в каких задачах их используют.При построении модели регрессии может возникнуть ситуация, когда в неё необходимо включить не только количественные, но и качественные переменные (например, возраст, образование, пол, расовую принадлежность и др.).

Фиктивной переменной (dummy variable) называется атрибутивный или качественный фактор, представленный посредством определённого цифрового кода.

Наиболее наглядным примером применения фиктивных переменных является модель регрессии, отражающая проблему разрыва в заработной плате у мужчин и женщин.

Предположим, что на основе собранных данных была построена модель регрессии, отражающая зависимость заработной платы рабочих y от их возраста х:

yt=β0+β1xt.

Однако данная модель регрессии не может в полной мере охарактеризовать вариацию результативной переменной. Поэтому в модель необходимо ввести дополнительный фактор, например пол, на основании предположения о том, что у мужчин в среднем заработная плата выше, чем у женщин. В связи с тем, что переменная пола является качественной, её необходимо представить в виде фиктивной переменной следующим образом: С учётом новой фиктивной переменной модель регрессии примет вид:

y=β0+β1x+β2D,

где β2 – это коэффициент, который характеризует в среднем разницу в заработной плате у мужчин и женщин.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК-оценок в классической линейной модели множественной регрессии

В чем смысл метода наименьших квадратов МНК и свойства МНК оценок в классической линейной модели множественной регрессии... При оценке параметров уравнения регрессии применяется метод наименьших... Свойства оценок МНК определяются предположениями относительно свойств случайного возмущения в модели наблюдений Эти...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Правило построения интервальных оценок для парного и частного коэффициентов корреляции.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Принципы организации фиктивных переменных в эконометрической модели.
В эконометрических моделях результативный признак называется объясняемой переменной, а факторный признак называется объясняющей переменной. В эконометрическом моделировании одной из вид эк

Билет 2
3. Коэффициент детерминации: интерпретация и вычисления по результатам корреляционного и регрессионного анализа. Коэффициент детерминации: интерпретация и вычисления по ре

Интерпретация коэффициентов регрессии при фиктивных переменных.
Смысл коэффициентов регрессии при фиктивных переменных принципиально отличается от коэффициентов при обычных количественных переменных. Если выполнить процедуру построения модели множественной

Билет 3
5. Понятие уравнение регрессии, цель и задачи его построения.Регрессионный анализ – это метод изучения статистической взаимосвязи между одной количественной зависимой переменной от

Билет 4
7. Множественный коэффициент корреляции, его интерпретация и проверка значимости.С помощью множественного коэффициента корреляции характеризуется совокупное влияние всех факторных

Билет 5
9. Предмет, метод и задачи эконометрики.Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются матема

Билет 6
11. Классы нелинейных регрессионных моделей.Различают два класса нелинейных регрессий: -регрессии, нелинейные относительно включенны

В чем состоит назначение эконометрики и особенности эконометрического подхода к исследованию.
Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенная для того, чтобы на базе экономической теории,