№1_татьяна. Основная задача регрессионного и корреляционного анализа состоит в выявлении связи между случайными переменными

• Название: Основная задача регрессионного и корреляционного анализа состоит в выявлении связи между случайными переменными
• Дата: 12.04.2022
• Размер: 17.29 Kb.
• Имя файла: №1_татьяна.docx
• Тип: Задача; #466005

Основная задача регрессионного и корреляционного анализа состоит в выявлении связи между случайными переменными. Методы регрессионного анализа рассчитаны, главным образом, на случай устойчивого нормального распределения, в котором изменения от опыта к опыту проявляются лишь в виде независимых испытаний.

Спецификация парной линейной регр. модели имеет вид: Y=a+bX+ε, где a и b – параметры модели (постоянные неизвестные коэфф-ты), Х – экзогенная переменная (регрессор), У – эндогенная переменная (отклик), ε – случайное возмущение, характеризующее отклонение f(x)= a+bX (теоретической линей зависимости) и возникающее:

- из-за ошибок спецификации

- из-за ошибок измерений

Уравнения для отдельных наблюдений зависимой переменной У записываются в виде (схема Гаусса-Маркова)

Y_t=a+bX_t+ε_t, t=1,…,n – выборочные данные, n – объём выборки.

Основные методы выбора функциональной зависимости f(x):

• 
  1) геометрический;
  
• 
  2) эмпирический;
  
• 
  3) аналитический.
  

Геометрический метод выбора функциональной зависимости сводится к следующему. На координатной плоскости Оху наносятся точки (*,,>>),/ = 1,соответствующие выборке. Полученное графическое изображение называется полем корреляции (диаграммой рассеяния). Исходя из получившейся конфигурации точек, выбирается наиболее подходящий вид параметрической функциональной зависимости f(x).

Эмпирический метод состоит в следующем. Выбирается некоторая параметрическая функциональная зависимость f(x). Для построения по выборке оценки f(x) этой зависимости чаще всего используется метод наименьших квадратов (МНК). 

Аналитический метод сводится к попытке выяснения содержательного смысла зависимости изучаемого показателя от объясняющего фактора и последующего выбора на этой основе соответствующей функциональной зависимости. Так, если у - расходы фирмы, х - объем выпущенной продукции за месяц, то нетрудно получить следующую модель зависимости расходов от объема выпущенной продукции:



где а - условно-постоянные расходы, рх - условно-переменные расходы.