Причины и последствия мультиколлинеарности

Влияние мультиколлинеарности на коэффициенты регрессии, средства для ее смягчения. Зависимость от выборочного отклонения и объединение коррелированных переменных в одну. Устранение мультиколлинеарности при использовании дополнительной информации.

Подобные документы

  • Рассмотрение методики оценки качества процесса идентификации СОУ в условиях мультиколлинеарности. Процесс выбора критерия оптимальности регрессионной модели. Характеристика нахождения оптимального параметра регуляризации при смещенном оценивании.

    статья, добавлен 23.03.2013

  • Оценка параметров уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов. Определение выборочного коэффициента корреляции. Частичная как вид мультиколлинеарности, при которой факторные переменные связаны некоторой стохастической зависимостью.

    контрольная работа, добавлен 05.02.2016

  • Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции.

    курсовая работа, добавлен 29.04.2014

  • Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.

    реферат, добавлен 31.03.2017

  • Анализ графиков исходных данных и корреляционной связи. Парный коэффициент корреляции между всеми парами факторов. Регрессионные модели, значимость параметров уравнений, коэффициенты детерминации. Устранение мультиколлинеарности, регрессионные уравнения.

    контрольная работа, добавлен 30.10.2014

  • Установление мультиколлинеарности факторов. Уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов. Статистическая значимость уравнения и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Расчет коэффициентов эластичности.

    задача, добавлен 16.03.2014

  • Теоретико-методические основы мультиколлинеарности (МК): понятие, причины возникновения и методы устранения. Эконометрический анализ мультиколлинеарной модели. МК факторов, влияющих на прибыль. Пример эконометрического исследования МК и ее устранение.

    курсовая работа, добавлен 13.06.2018

  • Основная цель множественной регрессии, используемой в решении проблем спроса, изучении доходности акций и функции издержек производства. Условия включения факторов при построении множественной регрессии. Механизм действия их мультиколлинеарности.

    презентация, добавлен 05.10.2015

  • Самоуверенность СЕО как фактор, влияющий на принятие рисков банками. Совет директоров как механизм корпоративного управления. Анализ выявления потенциальной мультиколлинеарности. Влияние степени диверсификации доходов банка на рыночные надежности.

    дипломная работа, добавлен 23.09.2018

  • Спецификация модели рентабельности собственного капитала. Оценка параметров модели и влияние мультиколлинеарности факторов. Построение аддитивной модели временного ряда уровня рентабельности собственного капитала, анализ его корреляционного поля.

    курсовая работа, добавлен 17.10.2017

  • Анализ показателей хозяйственной деятельности предприятия, прогнозирование его деятельности. Проверка отсутствия мультиколлинеарности. Расчет коэффициента автокорреляции. Оценка моделей деятельности предприятия, экономико-математическое моделирование.

    контрольная работа, добавлен 12.10.2011

  • Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Средняя ошибка аппроксимации. Значимость уравнения регрессии в целом и значимость параметров регрессионной модели. Коэффициенты эластичности и бета коэффициенты. Отбор информативных факторов в модель.

    контрольная работа, добавлен 16.07.2019

  • Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2021

  • Назначение множественной регрессии. Коэффициент корреляции между двумя векторами. Определение наилучшего уравнения регрессии. Оценка параметров нулевого уравнения регрессии. Оптимальное количество независимых переменных. Использование метода включения.

    курсовая работа, добавлен 23.11.2013

  • Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2020

  • Корреляционные поля и цель их построения. Коэффициенты уравнения парной линейной регрессии. Связь между коэффициентами регрессии и корреляции. Определение параметров парной линейной регрессии. Графическое представление уравнения парной линейной регрессии.

    реферат, добавлен 30.01.2013

  • Построение диаграммы рассеяния и описание взаимосвязи переменных. Построение уравнения множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Расчет параметров линейной парной регрессии. Составление уравнений и графиков нелинейной регрессии.

    контрольная работа, добавлен 28.04.2016

  • Расчет оценки параметров уравнения парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи между признаками с помощью выборочного коэффициента корреляции. Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Осуществление дисперсионного анализа.

    контрольная работа, добавлен 16.03.2017

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Прогнозирование среднего значения показателя.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2013

  • Статистические методы в эконометрике; количественное описание взаимосвязей переменных. Спецификация, смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции. Интервалы прогноза по уравнению регрессии. Критерии тесноты связи, нелинейная регрессия.

    контрольная работа, добавлен 14.06.2011

  • Уравнение парной регрессии, её параметры: коэффициенты корреляции и эластичности, их значимость и доверительный интервал, ошибка аппроксимации, коэффициент детерминации. Матрица парных коэффициентов корреляции. Анализ параметров уравнения регрессии.

    контрольная работа, добавлен 07.07.2015

  • Методика построения точечной диаграммы и линии регрессии в программном приложении Microsoft Excel. Определение стандартного отклонения выборки и коэффициента корреляции. Порядок выполнения проверки соответствия остатков нормальному распределению.

    лабораторная работа, добавлен 02.01.2022

  • Методы расчета параметров выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции, используя критерий Стьюдента. Анализ тесноты связи с помощью показателя детерминации.

    учебное пособие, добавлен 13.01.2016

  • Порядок построения многофакторного регрессионного уравнения, отражающего зависимость нескольких экономических переменных. Применение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов. Расчет среднего отклонения расчетных значений от фактических.

    лабораторная работа, добавлен 28.06.2017

  • Применение фиктивных переменных в моделях множественной регрессии. Использование фиктивных переменных в моделях с временными рядами. Введение качественных факторов в регрессионную модель. Способ преобразования качественных переменных в количественные.

    контрольная работа, добавлен 01.03.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.