80688

Основы корреляцоинно-регрессионного анализа

Лекция

Экономическая теория и математическое моделирование

Общая схема расчетов корреляционных моделей следующая: логический отбор факторов независимых переменных оказывающих существенное влияние на изучаемую величину зависимую переменную; выбор формы связи зависимой переменной с отобранными факторами и построение соответствующих уравнений регрессии; расчет параметров коэффициентов уравнений регрессии; расчет коэффициентов корреляции и проверка правильности произведенного отбора факторов и принятой формы связи; определение значимости существенности коэффициентов регрессии и корреляции и...

Русский

2015-02-18

116 KB

0 чел.

4

Лекции по курсу '' Моделирование и прогнозирование в экономике''

основы корреляцоинно-регрессионного анализа

1. Общая схема расчетов  корреляционных расчетов 

2. Коэффициент корреляции

3. Определение доверительных интервалов

4. Множественная регрессия

5. Коэффициент множественной корреляции

6. Автокорреляция

7. Автокорреляция остатков

  1.  Общая схема расчетов корреляционных моделей.

Общая схема расчетов корреляционных моделей следующая:

  1.  логический отбор факторов (независимых переменных), оказывающих существенное влияние на изучаемую величину (зависимую переменную);
  2.  выбор формы связи зависимой переменной с отобранными факторами и построение соответствующих уравнений регрессии;
  3.  расчет параметров (коэффициентов) уравнений регрессии;
  4.  расчет коэффициентов корреляции и проверка правильности произведенного отбора факторов и принятой формы связи;
  5.  определение значимости (существенности) коэффициентов регрессии и корреляции и их доверительных интервалов.

Определение формы связи.

Форму парной связи (например, связь между производительностью труда и фондовооруженностью) можно изобразить графически. Связь криволинейная, поэтому можно попытаться выразить эту связь с помощью уравнения параболы. Вместе с тем кривизна невелика и её можно рассмотреть как прямолинейную.

Графический метод определения формы связи зависимой и независимой величины часто оказывается недостаточно надежным. Неправильно же выбранная форма связи может привести к неправильным выводам.

Существует более надежный, алгебраический метод определения типа кривой. Он сводиться к выявлению некоего постоянства приращений зависимой и независимой переменных, специфического для каждого типа зависимостей. Например, для прямолинейной зависимости  , для квадратичной параболы , для степенной зависимости  

Линейная зависимость определена уравнением  y=a+bx

Предположив прямолинейную форму связи, оценим значения параметров a и b способом наименьших квадратов.

Исследование метода наименьших квадратов для определения параметров уравнения парной регрессии.

На графике – результаты наблюдений  значений переменных у и х.

Через область, занимаемую точками, на графике, проведена прямая.  Отклонение какой - либо точки с координатами  и составит величину  .

- фактическое значение переменной у;

- расчетное значение переменной у;

- функция параметров а и b;

обобщенный показатель рассеяния точек вокруг прямой

Стремление найти прямую, которая наилучшим образом описывала бы расположение точек в пространстве переменных у и х, или, иначе говоря, прямую, к которой в целом наиболее тесно примыкали бы отдельные точки, трансформируются в методе наименьших квадратов в критерий, согласно которому параметры а и  b должны быть подобраны так, чтобы сумма квадратов величины была минимальной, т. е.

     

Необходимым условием существования минимума функции в точках а и b является равенство нулю частных производных по неизвестным параметрам а и b.

Отсюда стандартная форма нормальных уравнений:

  1.  Коэффициент корреляции.

Уравнение регрессии характеризует взаимосвязь между переменными х и у в том смысле, что показывает, как изменяется величина у в зависимости от изменения величины х. Однако в самом уравнении регрессии с оцененными параметрами нет указания на то, как близко находятся фактические наблюдения от расчетных, т. е. нет указания на степень тесноты связи между переменными. Между зависимыми х и у определяется коэффициент корреляции:

Величина r лежит между –1 и 1. Чем выше значение r, тем теснее связь между переменными и тем с большим основанием найденная взаимосвязь может быть использована для прогнозирования.

После получения r можно продолжить статистический анализ, исследовав вопрос, в какой мере полученный коэффициент корреляции существенен.

Для проверки существенности при небольшом числе наблюдений:

  1.  Определение доверительных интервалов.

Определяются те границы, в пределах которых с заданной доверительной вероятностью будет находиться значение .

В силу того, что оценивание параметров осуществляется по выборочным данным, оценки а и b создают некоторую погрешность. Причем погрешность в значении а приводит к вертикальному сдвигу линии регрессии, а колеблемость оценки b приводит к «покачиванию» линии регрессии. При одной и той же оценке а линия регрессии будет поворачиваться вокруг оси с координатами , .

Расчетное значение  доверительного интервала:

- стат. Стьюдента.

Отдельные наблюдения рассеяны вокруг неё. В качестве меры рассеяния принимается дисперсия.

Дисперсия значения зависимой переменной, определяемой по уравнению парной регрессии будет складываться из двух компонент – дисперсии параметра а и дисперсии параметра b.

  1.  Множественная регрессия.

Зависимая переменная может быть функцией нескольких переменных  .

Введем матричные обозначения.

Имеем:

  •  вектор неизвестных параметров , j=1,2…m;
  •  вектор зависимой переменной , i=1,2…n;
  •  матрица независимых переменных , размер которых определяется числом наблюдений n и числом переменных m;
  •  вектор ошибок .

Линейная модель в матричном виде:

Оценку а, найденную по этой формуле называют оценкой метода наименьших квадратов.

Определив вектор а записывают уравнение множественной регрессии.

Для задач с двумя переменными можно записать систему нормальных уравнений.

  1.  Коэффициент множественной корреляции.

Взаимосвязь зависимой переменной у с рядом независимых переменных х измеряется в целом с помощью коэффициентов множественной корреляции.

Чем теснее данные примыкают к линии регрессии, тем больше эта величина. Если линия регрессии полностью описывает зависимую переменную, то R=1, в противном случае модуль R<1.

  1.  Автокорреляция.

Автокорреляция – это корреляционная зависимость между средними значениями уровней временного ряда: ; и т. д.

Чтобы оценить степень зависимости между средними уровнями временного ряда рассчитывают коэффициент автокорреляции между уровнями исходного ряда и того же ряда, но сдвинутого на   шагов во времени.

Общая формула для расчета коэффициента автокорреляции:

  •  средний уровень первого ряда;
  •  средний уровень второго ряда;

Наибольшее значение -------------------- должно быть таким, чтобы число пар наблюдений оказалось достаточным для вычисления коэффициента автокорреляции ------------------.

При анализе временных рядов необходимо знать существует ли автокорреляция в уровнях ряда или нет. Самым распространенным методом проверки автокорреляции является критерий Дарбина – Уотсона.

---------------------

Возможные значения критерия находятся в интервале 0-4. Если автокорреляция отсутствует, то d колеблется вокруг 2.

При проверке автокорреляции остатков критерий Дарбина – Уотсона:

--------------------

Значения также сравниваются с табличными.

  •  положительная корреляция;
  •  отрицательная корреляция.

  1.  Автокорреляция остатков.

Если вид функциональной зависимости выбран неудачно, то нельзя говорить о том, что ошибки представляют собой случайные независимые переменные. Если последовательные значения коррелированны между собой, то говорят, что имеет место автокорреляция.

Кроме того, автокорреляция может быть

5

Основы корреляционно-регрессионного анализа


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

20642. Термодинамическая картина мира 61.5 KB
  Закон сохранения и превращения энергии в механике3. он начал исследовать принцип эквивалентности теплоты и работы и введя понятие внутренней энергии пришел к пониманию взаимопревращения энергии. До этого в физике существовало понятие механической энергии и представление об ее сохранении и превращении. Закон сохранения и превращения энергии в механике Формирование понятия механической энергии было связано с формированием понятия механической работы А = Fx и энергии как способности совершать работу.
20643. Термодинамическая картина мира (II). Второе начало термодинамики 73 KB
  Теплопроводность приводит к все большему выравниванию температур до тех пор пока распределение температуры во всех точках пространства рассматриваемой изолированной системы не станет одинаковым. Энтропия таким образом характеризует состояние системы. Действительно так же как каждому уровню высоты над поверхностью Земли отвечает своя потенциальная энергия так и каждому состоянию термодинамической системы отвечает своя энтропия. Как работа в поле тяжести потенциальном поле не зависит от вида пути а зависит только от изменения...
20644. Термодинамическая картина мира (III). Стрела времени 53.5 KB
  Стрела времени 1. Стрела времени3. в принципе невозможно проследить в течение незначительного интервала времени за движением отдельной молекулы. Так же невозможно точно определить координаты и скорости всех молекул макроскопического тела одновременно в данный момент времени.
20645. Электромагнитная картина мира (ЭМКМ) 55 KB
  Теория электромагнитного поля Максвелла3. замечательно еще и тем что вместе с ним в науку вошло понятие поля. Силовой характеристикой электростатического поля является его напряженность. Силовой характеристикой магнитного поля является напряженность .
20646. Специальная теория относительности. Основные идеи общей теории относительности 56 KB
  Возникает вопрос: будут ли ИСО равноправны не только с точки зрения механики но и с точки зрения физики в целом Всегда ли верны представления классической механики и в частности преобразования Галилея Большой вклад в решение этого вопроса внесли исследования природы света и законов его распространения. были проведены довольно точные опыты по измерению скорости света. Сразу же возник вопрос: в какой системе отсчета В результате опытов Майкельсона было установлено что скорость света в вакууме во всех системах отсчета независимо от...
20647. Квантово-полевая картина мира (КПКМ) 60 KB
  Квантовополевая картина мира КПКМ 1. Основные понятия и принципы КПКМ Контрольные вопросыЛитература В основе современной КПКМ лежит новая физическая теория – квантовая механика описывающая состояние и движение микрообъектов. Основные понятия и принципы КПКМ Как и все предшествующие картины Мира КПКМ представляет собой процесс дальнейшего развития и углубления наших знаний о сущности физических явлений. Процесс становления и развития КПКМ продолжается и прошел уже ряд стадий в частности: 1 утверждение корпускулярноволновых...
20648. Философские воззрения Бердяева Н. А. 44.5 KB
  Бердяев Николай Алексеевич 1874 1948 философ представитель русского экзистенциализма социолог историк публицист. В своём творчестве Бердяев прошёл этапы увлечения социализмом ранние годы затем переход к позициям трансцендентального идеализма и критике марксизма и впоследствии погружение в идеи религиозной философии. По признанию самого Бердяева центральной темой для его творчества практически всегда являлась свобода рассмотрение которой присутствовало во многих его работах.
20649. Философские идеи русского космизма 53.5 KB
  Его волнует поиск смысла жизни не для отдельной личности а для всего общества. По мнению философа цель будущего человечества – воскрешение предков в душе и во плоти но отнюдь не для Страшного суда и последующей божественной вечной жизни а реальной жизни. Таким образом проект Фёдорова находит своё выражение во вселенском воскрешении человечества Говоря об исключительной ценности человеческой жизни в масштабах Земли и Вселенной о необходимости борьбы человечества со слепыми силами природы Фёдоров указывал и на смертоносность сил...
20650. Марксизм в России 40 KB
  Плеханов Георгий Валентинович 18561918 русский философмарксист сторонник революционных преобразований общества. Плеханов являлся ортодоксальным последователем учения Маркса и Энгельса о закономерностях развития общества. Но несмотря на сочувствие историческому материализму в марксизме Плеханов проявлял определённую творческую самостоятельность в размышлениях о социальных процессах. Плеханов предложил монистическое единое универсальное основание для любых форм хозяйственных и товарноденежных отношений социума географическую среду.