Вилучення аномальних об’єктів спостереження - раздел Образование, Економетрія
На Полях Кореляції Об’Єкти Спостереження Можу...
На полях кореляції об’єкти спостереження можуть мати ознаки аномальності двох родів:
1) занадто велике відхилення від центру двомірного розсіювання з координатами і ;
2) занадто велике відхилення від лінії регресії, що уявляється на полі кореляції у по хі.
Для виявлення об’єктів спостереження з ознаками аномальності 1-го роду на поле кореляції у по хі наноситься прямокутний шаблон двомірного розсіювання з центром в точці , і півсторонами, рівними відповідно і . Коефіцієнти довіри t приймаються залежно від кількості об’єктів спостереження n і ймовірності надійності висновку за спеціальною таблицею. Фрагмент спеціальної таблиці наведено в додатку 2.
Об’єкти спостереження, що знаходяться за межами прямокутного шаблону розсіювання, вважаються аномальними 1-го роду.
У нашому прикладі (див. табл. 1.2 і рис. 1.5) на полі кореляції Р по Е півсторони прямокутного шаблону дорівнюють (зауважимо, що n=30; p=2,45; e=1,88; t=2.08 при =0,95):
по Р = 2,08·2,45=5,09;
по Е =2,08·1,88=3,91.
Враховуючи, що =10,05, маємо: верх шаблону 10,05+5,09=15,14, а низ 10,05–5,09=4,96. Враховуючи, що =4,86 маємо: лівий край шаблону 4,86–3,91=0,95, а правий 4,86+3,91=8,77.
Отже, на полі кореляції Р по Е аномальним 1-го роду виявилось підприємство № 13. На полі кореляції Р по К таким же чином виявлені аномальні підприємства №5 і № 13 (див. рис. 1.6).
Для виявлення об’єктів спостереження з ознаками аномальності 2-го роду на поле кореляції наноситься коридор регресії з півстороною Zy=q. Віссю коридору слугує діагональ прямокутного шаблону розсіювання, вздовж якої розташовуються точки поля кореляції. В даному разі коефіцієнт довіри t приймається по таблиці нормального розподілу (додаток 1). Для ймовірності 0,95 t=1,96.
Множник q призначений для врахування ступеню щільності поля кореляції за шкалою:
дуже щільне………………0,53
щільне……………………..0,72
середньої щільності………0,80
“пухке”…………………….0,92
Об’єкти спостереження, що знаходяться за межами коридору регресії, вважаються аномальними 2-го роду.
В нашому прикладі півширина коридору щільної регресії Р по Е дорівнює Z=1,96·2,45·0,72=3,46, а середньої щільності регресії Р по К – Z=1,96·2,45·0,80=3,84. На обох полях кореляції аномальним 2-го роду є підприємство № 13.
Для з’ясування питання що до об’єктів спостереження, які мають ознаки аномальності, необхідно скласти зведення у формі таблиці. У нашому прикладі це зведення таке (табл. 1.4):
Таблиця 1.4
Зведення аномальних об’єктів спостереження
№ аномальних
об’єктів
1-го роду
2-го роду
Е
К
Е
К
–
+
–
–
+
+
+
+
Підприємство № 5 має тільки одну ознаку аномальності із чотирьох можливих, а № 13 – всі чотири.
Об’єкти спостереження, що переважно мають ознаки аномальності (у нас № 13) повинні вилучатися із матриці статистичних даних. При рівності кількості ознак аномальності (+) й нормальності (–) вилучають із матриці ті об’єкти, у яких переважають ознаки аномальності 2-го роду. Всі інші об’єкти залишаються в матриці.
У нашому прикладі вилучається об’єкт № 13, вибіркова сукупність відтепер нараховує 29 підприємств.
Без пояснень зрозуміло, що в разі вилучення аномальних об’єктів спостереження, необхідно скоригувати розраховані раніше показники варіації змінних (табл. 1.2). Наводимо для використання далі скориговані показники варіації (табл. 1.5)
Таблиця 1.5
Скориговані показники варіації змінних
j
Р
Е
К
Р2
Е2
К2
…
282,6
136,6
2852,58
754,72
9,7448
4,7103
60,0000
98,3648
26,0248
3729,7931
94,9611
22,1869
3600,0000
Dx
3,4037
3,8379
129,7931
x
1,8449
1,9591
11,3927
Зауважимо, що виявлення і вилучення аномальних об’єктів спостереження має велике значення для одержання незміщених обґрунтованих і ефективних оцінок параметрів рівняння регресії.
Харківська національна академія міського господарства... В Т Доля Економетрія за кредитно модульною системою...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Вилучення аномальних об’єктів спостереження
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Економетрія
Навчальний посібник
за кредитно-модульною системою
Для студентів за напрямами підготовки
6.030504 «Економіка підприємства»
6.030509 «Облік і а
Предмет економетрії
Термін "економетрія" означає вимірювання в економіці, але не всі прикладні дослідження економіки засобами математики відносяться до економетрії. Економетрія вивчає моделі і мет
Проблеми і завдання економетричного моделювання
У процесі економетричного моделювання вирішуються загалом дві проблеми:
1) побудова рівняння регресії, тобто залежності залежної (ендогенної) змінно
Загальна характеристика матриці
Матриця статистичних даних для економетричного моделювання являє собою прямокутну таблицю кількісних значень певних змінних y певній кількості об’єктів спостереження. Оскільк
Змінні в матриці
Мірність матриці статистики, як ми уже знаємо, визначається кількістю змінних у рівнянні
Об’єкти спостереження в матриці
Об’єктами спостереження в економетричному моделюванні передусім є виробничі одиниці (суб’єкти господарювання):
· на мікрорівні економіки – цехи, дільниці, підприємс
Вимоги до розмірів матриці
Розміри матриці статистики визначаються, як уже відомо із підрозділу 1.2.1, її мірністю (m+1) і обсягом вибірки об’єктів спостереження, тобто “довжиною” (n). Чим більш
Показники варіації змінних
Для подальшого процесу економетричного моделювання необхідно заздалегідь визначити відомі студенту із курсу загальної теорії статистики, або математичної статистики показники варіац
Поля кореляції і їх аналіз
Поле кореляції – це точкова діаграма двомірного розсіювання об’єктів спостереження в системі координат у, хі (рис. 1.1).
ТЕСТОВІ ЗАВДАННЯ
Виберіть правильну відповідь (відповіді):
Т1.01. Термін «економетрія» вперше ввів у науковий обіг:
а) К. Маркс; б) Ф. Гальтон; в) П.Чомпа; г) К. Пірсон.
Т1.02. Міжнародне
ЛОГІЧНІ ВПРАВИ
Л1.01. Поясніть, чому бурхливий розвиток економетрії розпочався саме в 30-х роках минулого століття.
Л1.02. Чи є на ваш погляд економетрія математичною дисципліною, дисципліною економічної
РОЗРАХУНКОВІ ВПРАВИ
Р1.01. Визначить мінімальний та достатній об’єм вибірки об’єктів спостереження за умови: m=6; t=1,96; σу=2; ∆у=0,5.
Р1.02. Обчисліть, яким
Мета і послідовність ідентифікації
Попередній перелік факторів (незалежних, екзогенних змінних ), як нам уже відомо (див.підрозділ 1.2.2), формується виключно
Інтервали довіри для коефіцієнтів кореляції
Очевидно, що вибірковий коефіцієнт кореляції як випадкова величина має асиметричний розподіл (особливо при малих вибірках і великих за модулем значеннях). Це неважко зрозуміти, коли
Мультиколінеарність
Термін «мультиколінеарність» вперше ввів Р. Фріш (1934р.). За Фрішем мультиколінеарність означає, що в багатофакторній регресійній моделі дві або більше, нав
Бета - коефіцієнти
В економетрії для багатьох цілей використовують β-коефіцієнти. Вони є індикаторами зміни залежної змінної за рахунок впливу кожної окремої незалежної змінної за умови за
Коефіцієнт множинної кореляції і детермінації
Сила впливу на залежну змінну однієї окремо взятої незалежної змінної, як уже відомо, визначається коефіцієнтом парної кореляції. А як оцінити силу одночасного впливу на неї множини
Вилучення екзогенних змінних
Рішення щодо включення незалежних змінних (факторів) у рівняння регресії приймається за наслідками тестування на значущість (невипадковість) їхнього впливу на залежну змінну за t –
Мета і способи специфікації
Парні й багатофакторні лінійні економетричні моделі, які часто використовуються в економіці, не завжди відображають дійсні закономірності розвитку і зв’язків між соціально-економічн
Аналітичні форми рівнянь регресії
В економетричному моделюванні часто і обґрунтовано застосовують лінійні форми рівнянь регресії як парні (прості),
Спосіб перших різниць
Спосіб перших різниць для обґрунтування аналітичної форми рівняння регресії передбачає послідовне виконання наступних дій.
1) Групування об‘єктів спостереження за фактором
Лінеаризація нелінійних рівнянь регресії
Оцінювання параметрів рівняння регресії, як буде показано далі (див. підрозділ 3.1.2), ґрунтується на ряді об’єктивних припущень.
Перше припущення вимагає, щоб рівняння рег
ТЕСТОВІ ЗАВДАННЯ
Виберіть правильну відповідь (відповіді):
Т2.01. Коефіцієнт парної кореляції визначається за формулою:
а) ; б)
ЛОГІЧНІ ВПРАВИ
Л2.01. Обґрунтуйте теоретично наявність кореляційної залежності собівартості одиниці продукції від фондоозброєності праці робітників.
Л2.02. Теоретично доведіть, що рентабельність витрат п
РОЗРАХУНКОВІ ВПРАВИ
Р2.01. За матрицею статистики за допомогою графічних критеріїв обґрунтуйте форму кореляційної залежності від
Мета і вимоги до оцінювання параметрів
У попередніх розділах, розглядаючи наскрізний приклад, ми зробили припущення про лінійну залежність рентабельності витрат (Р) від енергоозброєності праці (Е) і коефіцієнта постійності
Основні припущення щодо оцінювання параметрів
Економетричне моделювання методами класичного кореляційно – регресійного аналізу засноване на ряді наведених нижче припущень. Вони стосуються майже всіх етапів моделювання, а саме: ідентифікації зм
Метод найменших квадратів
Ідею методу найменших квадратів (МНК) вчені сформулювали ще на початку ХІХ ст., а саме англієць Гаус і француз Лежандр. Але МНК як метод оцінювання параметрів рівнянь регресії, був опрацьований піз
Спосіб Гаусса
Якщо вирішення системи нормальних рівнянь (3.3) виконується вручну, можна скористатися методом Гаусса послідовного вилучення невідомих. Поділимо рівняння системи на числові співмножники при ^
Спосіб оберненої матриці
Побудуємо матрицю, обернену до матриці А, тобто матрицю А-1. Для цього до кожного елемента аij матриці А знаходимо його алгебраїчне доповнення, тоб
Спосіб β - коефіцієнтів
Для розрахунку коефіцієнтів регресії аi можна скористатися β – коефіцієнтами, що зазвичай розраховуються раніше:
аi = βi
Гетероскедастичність
Нагадаємо, що припущення 3 про гомоскедастичність залишків еj полягає в тому, що De =
Автокореляція
Як нам уже відомо, за припущенням 4 залишки еjє випадкавими незалежними між собою величинами, ще мають нульове очікування. Порушення цього припущення називається а
Значущість (адекватність) рівняння регресії
Для перевірки значущості (адекватності) рівняння регресіївикористовують F – статистику Фішера, або t – статистику Стьюдента, що еквівалентно (бо F = t2).
Інтервали довіри до коефіцієнтів регресії
Коефіцієнти регресії аi, як і коефіцієнти кореляції, мають t –розподіл Стьюдента. Тому довірчі інтервали для невідомих нам істинних коефіцієнтів регресії
Прогнозування на множинних моделях
Множинна лінійна регресія
містить оцінки коефіцієнтів регресії, які, як ми вже знаємо, є випадковими величинами, тому ма
ТЕСТОВІ ЗАВДАННЯ
Т3.01 Параметри рівняння регресії є незміщеними , коли:
а); б) ; в)
ЛОГІЧНІ ВПРАВИ
Л3.01. Викладіть Ваші уявлення про сутність вимоги щодо незміщеності оцінок параметрів регресії.
Л3.02. Викладіть Ваші уявлення пр
РОЗРАХУНКОВІ ВПРАВИ
Р3.01. Складіть систему нормальних рівнянь за МНК для розрахунку коефіцієнтів регресії ,
НОГО МОДЕЛЮВАННЯ МОДЕЛЕЙ
1.01. 56; 62. 2.01. Наявна додатна лінійна залежність.
1.02. 48. 2.02. Наявна додатна залежність.
1.03. 1,04. 2.03. Наявна додатна лінійна залежність.
1.04. Так, є. 2.04.
Список літератури
1. Доля В.Т. Статистичекое моделирование производственных процессов и систем: Уч. пособие.- К.: УМК ВО, 1988.-142 с.
2. Доугерти К. Введение в эконометрику. –
Навчальне видання
Економетрія: Навчальний посібник (для студентів за напрямами підготовки 6.030504 «Економіка підприємства», 6.030509 «Облік і аудит», 6.030601 «Менеджмент»)
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов