Тема 2. Парная линейная регрессионная модель
Две переменные X и Y
Функциональная зависимость
Независимость
Статистическая зависимость
Статистическая зависимость
Статистическая зависимость
Корреляция
Корреляция
Гетероскедастичность
Гетероскедастичность
Корреляция и гетероскедастичность
Корреляция и гетероскедастичность
Корреляционная зависимость
Случайная составляющая
Регрессионное уравнение
Компоненты Y
Экономический смысл 
Экономический смысл  (продолжение)
Способы определения регрессионной функции f(X)
Выбор вида f(X)
Эмпирический анализ данных
Линейная Y=+X+.
Квадратичная
Показательная
Степенная
Гиперболическая
X и Y независимы
Парная линейная регрессионная модель Y=+X+.
Выбор коэффициентов регрессионной прямой
Выбор коэффициентов регрессионной прямой
Истинная линия регрессии, определяемая коэффициентами α и β
Точки наблюдений разбросаны вокруг этой линии. Их бесконечность.
В выборку попадает только их часть
В выборку попадает только их часть
И что мы наблюдаем
Линия, которую мы проводим
Линия, которую мы проводим
Реальные и прогнозные значения
Разницу между реальным и прогнозным значением назовем остатком
Рассмотрение остатков на графике
Истинная и оцененная линия регрессии
Грусть печаль
Как найти «наилучшую» прямую аналитически?
Мера близости одной точки к прямой – остаток.
Интегральная мера близости
Интегральная мера близости
Для какой прямой сумма остатков равна 0?
для такой
и для такой
Метод наименьших квадратов
Минимизация
Система нормальных уравнений
МНК-коэффициенты ПЛРМ
Другие формы записи коэффициента наклона
Замечания
Теснота линейной корреляционной связи
Вспомним теоретический коэффициент корреляции
Связь между коэффициентом корреляции и коэффициентом наклона
Положительная корреляция
Отрицательная корреляция
Свойства коэффициента корреляции
Свойства коэффициента корреляции (продолжение)
Уравнение одно, коэффициенты корреляции разные
Вопросы для самопроверки
579.53K
Категория: МатематикаМатематика
Похожие презентации:
Эконометрика. Множественная линейная регрессионная модель
Эконометрика. Множественная линейная регрессионная модель
Нелинейные модели
Нелинейные модели
Модели статистического прогнозирования
Модели статистического прогнозирования
Модели статистического прогнозирования
Модели статистического прогнозирования
Модели статистического прогнозирования (11класс)
Модели статистического прогнозирования (11класс)
Модели статистического прогнозирования (11класс)
Модели статистического прогнозирования (11класс)
Модели статистического прогнозирования (11 класс)
Модели статистического прогнозирования (11 класс)
Линейная модель парной регрессии. Лекция 4
Линейная модель парной регрессии. Лекция 4
Регрессионный анализ. Эмпирические модели. Понятия регрессии. Уравнение линейной регрессии. (Лекция 9)
Регрессионный анализ. Эмпирические модели. Понятия регрессии. Уравнение линейной регрессии. (Лекция 9)
Эконометрические модели. Модели парной регрессии
Эконометрические модели. Модели парной регрессии

Парная линейная регрессионная модель

1. Тема 2. Парная линейная регрессионная модель

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
ПЛРМ
1
2
4

2. Две переменные X и Y

0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
могут быть связаны
• функциональной зависимостью (т.е.
существует функция f что
English     Русский Правила