Метод наименьших квадратов (МНК)

Возможны разные виды уравнений множественной регрессии: линейные и нелинейные.

Ввиду четкой интерпретации параметров наиболее широко используется линейная функция. Задача оценки статистической взаимосвязи переменных формулируется аналогично случаю парной регрессии.

Теоретическое уравнение множественной линейной регрессии имеет вид:

,

где - случайная ошибка, - вектор размерности .

Для того, чтобы формально можно было решить задачу оценки параметров должно выполняться условие: объем выборки n должен быть не меньше количества параметров, т.е. .

Если же это условие не выполняется, то можно найти бесконечно много различных коэффициентов.

Если (например, 3 наблюдения и 2 объясняющие переменные), то оценки рассчитываются единственным образом без МНК путём решения системы:

.

Если же , то необходима оптимизация, т.е. выбрать наилучшую формулу зависимости. В этом случае разность называется числом степеней свободы. Для получения надежных оценок параметров уравнения объём выборки должен значительно превышать количество определяемых по нему параметров. Практически, как было сказано ранее, объём выборки должен превышать количество параметров при x_j в уравнении в 6-7 раз.

Задача построения множественной линейной регрессии состоит в определении -мерного вектора , элементы которого есть оценки соответствующих элементов вектора .

Уравнение с оценёнными параметрами имеет вид:

,

где е – оценка отклонения ε. Параметры при называются коэффициентами «чистой» регрессии. Они характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизмененном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.

Классический подход к оцениванию параметров линейной модели множественной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака от расчетных минимальна: .

Как известно из курса математического анализа, для того чтобы найти экстремум функции нескольких переменных, надо вычислить частные производные первого порядка по каждому из параметров и приравнять их к нулю.

Итак, имеем функцию аргумента:

Она является квадратичной относительно неизвестных величин. Она ограничена снизу, следовательно имеет минимум. Находим частные производные первого порядка, приравниваем их к нулю, и получаем систему () уравнения с () неизвестным. Обычно такая система имеет единственное решение. И называется системой нормальных уравнений:

Решение может быть осуществлено методом Крамера:

, где

, а - частные определители, которые получаются из заменой соответствующего j – го столбца столбцом свободных членов.

Для двухфакторной модели (данная система будет иметь вид:

Матричный метод.

Представим данные наблюдений и параметры модели в матричной форме.

– n – мерный вектор – столбец наблюдений зависимой переменной;

– (m+1) – мерный вектор – столбец параметров уравнения регрессии;

– n – мерный вектор – столбец отклонений выборочных значений y_i от значений , получаемых по уравнению регрессии.

Для удобства записи столбцы записаны как строки и поэтому снабжены штрихом для обозначения операции транспонирования.

Наконец, значения независимых переменных запишем в виде прямоугольной матрицы размерности :

Каждому столбцу этой матрицы отвечает набор из n значений одного из факторов, а первый столбец состоит из единиц, которые соответствуют значениям переменной при свободном члене.

В этих обозначениях эмпирическое уравнение регрессии выглядит так:

.

Где .

Здесь – матрица, обратная к .

На основе линейного уравнения множественной регрессии

могут быть найдены частные уравнения регрессии:

т.е. уравнения регрессии, которые связывают результативный признак с соответствующим фактором при закреплении остальных факторов на среднем уровне. В развернутом виде систему можно переписать в виде:

При подстановке в эти уравнения средних значений соответствующих факторов они принимают вид парных уравнений линейной регрессии, т.е. имеем

где

В отличие от парной регрессии частные уравнения регрессии характеризуют изолированное влияние фактора на результат, ибо другие факторы закреплены на неизменном уровне. Эффекты влияния других факторов присоединены в них к свободному члену уравнения множественной регрессии. Это позволяет на основе частных уравнений регрессии определять частные коэффициенты эластичности:

, где – коэффициент регрессии для фактора в уравнении множественной регрессии, – частное уравнение регрессии.

Наряду с частными коэффициентами эластичности могут быть найдены средние по совокупности показатели эластичности:

, которые показывают на сколько процентов в среднем изменится результат, при изменении соответствующего фактора на 1%. Средние показатели эластичности можно сравнивать друг с другом и соответственно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат.

Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 914; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!