Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии

Проверка статистического качества оцененного уравнения регрессии проводится, с одной стороны, по статистической значимости параметров уравнения, а с другой стороны, по общему качеству уравнения регрессии. Кроме этого, проверяется выполнимость предпосылок МНК.

Как и в случае парной регрессии, для анализа статистической значимости параметров множественной линейной регрессии с m факторами, необходимо оценить дисперсию и стандартные отклонения параметров:

Обозначим матрицу:

и в этой матрице обозначим j – й диагональный элемент как . Тогда выборочная дисперсия эмпирического параметра регрессии равна:

,

а для свободного члена выражение имеет вид:

если считать, что в матрице индексы изменяются от 0 до m.

Здесь S ² – несмещенная оценка дисперсии случайной ошибки ε (среднеквадратическая ошибка регрессии): .

Соответственно, стандартные ошибки (отклонения) параметров регрессии равны

.

Для проверки значимости каждого коэффициента рассчитываются t – статистики:

,

Полученная t – статистика для соответствующего параметра имеет распределение Стьюдента с числом степеней свободы (n-т- 1). При требуемом уровне значимости α эта статистика сравнивается с критической точкой распределения Стьюдента t (α; n-т -1) (двухсторонней).

Если , то соответствующий параметр считается статистически значимым, и нуль – гипотеза в виде или отвергается.

При параметр считается статистически незначимым, и нуль – гипотеза не может быть отвергнута. Поскольку b_j не отличается значимо от нуля, фактор х_j линейно не связан с результатом. Его наличие среди объясняющих переменных не оправдано со статистической точки зрения. Не оказывая какого–либо серьёзного влияния на зависимую переменную, он лишь искажает реальную картину взаимосвязи. Поэтому после установления того факта, что коэффициент b_j статистически незначим, переменную х_j рекомендуется исключить из уравнения регрессии. Это не приведет к существенной потере качества модели, но сделает её более конкретной.

Строгую проверку значимости параметров можно заменить простым сравнительным анализом.

Если , т.е. , то коэффициент статистически незначим.

Если , т.е. , то коэффициент относительно значим. В данном случае рекомендуется воспользоваться таблицей критических точек распределения Стьюдента.

Если , то коэффициент значим. Это утверждение является гарантированным при (n-т -1)>20 и .

Если , то коэффициент считается сильно значимым. Вероятность ошибки в данном случае при достаточном числе наблюдений не превосходит 0,001.

К анализу значимости коэффициента b_j можно подойти по – другому. Для этого строится интервальная оценка соответствующего коэффициента. Если задать уровень значимости α, то доверительный интервал, в который с вероятностью (1-α) попадает неизвестное значение параметра , определяется неравенством:

Или .

Если доверительный интервал не содержит нулевого значения, то соответствующий параметр является статистически значимым, в противном случае гипотезу о нулевом значении параметра отвергать нельзя.

Для проверки общего качества уравнения регрессии используется коэффициент детерминации R². Для множественной регрессии R² является неубывающей функцией числа объясняющих переменных. Добавление новой объясняющей переменной никогда не уменьшает значение R². Действительно, каждая следующая объясняющая переменная может лишь дополнить, но никак не сократить информацию, объясняющую поведение зависимой переменной.

Анализ статистической значимости коэффициента детерминации проводится на основе проверки нуль-гипотезы Н₀: R² =0 против альтернативной гипотезы Н₁: R² >0. Для проверки данной гипотезы используется следующая F – статистика.

Задача 1. Бюджетное обследование пяти случайно выбранных семей дало следующие результаты (в тыс. руб.):

А) Оценить регрессию S на Y и W.

Б) Спрогнозируйте накопления семьи, имеющей доход 40 тыс.руб.и имущество стоимостью 25 тыс.руб.

В) Предположим, что доход семьи вырос на 10 тыс.руб, в то время как стоимость имущества не изменилась. Оцените как возрастут её накопления.

Г) Оцените как возрастут накопления семьи, если её доход вырос на 5, а стоимость имущетва увеличилась на 15.

Задача 2. Для изучения жилья в городе по данным о 46 коттеджах было получено уравнение множественной регрессии:

Где у – цена объекта (тыс.дол), - расстояние до центра города, - полезная площадь объекта (кв.м), - число этажей в доме (ед.).

А) Проверить гипотезы о равенстве нулю коэффициентов в генеральной совокупности (т.е. проверить значимость коэффициентов регрессии).

Б) Проверить гипотезу об одновременном равенстве нулю коэффициентов множественной регрессии (или о том, что R² =0) в ген.совокупности.

Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 1667; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!