Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Нелинейная регрессия. Классы нелинейных регрессий




Если между экономическими явлениями существуют нелинейные соотношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций.
Различают два класса нелинейных регрессий:
I. Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, например параболы 2-го,3-го порядка ; y гипербола ;
II. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам: степенная Показательная экспоненциальная Регрессии нелинейные по включенным переменным приводятся к линейному виду простой заменой переменных, а дальнейшая оценка параметров производится с помощью метода наименьших квадратов.
Например для получим систему следующих нормальных уравнений, для гиперболы

 

Данная функция может использоваться для характеристики связи удельных расходов сырья, материалов, топлива с объемом выпускаемой продукции, времени обращения товаров от величины товарооборота.
II.1.Нелинейные модели внутренне линейные (может быть приведена к линейному виду). II.2. Нелинейные модели внутренне нелинейные )

Корреляция и детерминация для нелинейной регрессии.

-общая дисперсия результативного признака y
-остаточная дисперсия
Уравнение нелинейной регрессии дополняется показателем тесноты связи - индекс корреляции или

Величина данного показателя находится в [0;1].Чем ближе значение индекса корреляции к единице, тем теснее связь рассматриваемых признаков, тем более надежно уравнение регрессии. Квадрат индекса корреляции - индекс детерминации, который характеризует долю дисперсии результативного признака y, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака: = ;
Индекс детерминации используется для проверки существенности в целом уравнения регрессии по F -критерию Фишера: n – число наблюдений, m – число параметров при переменной x. Фактическое значение F -критерия сравнивается с табличным при уровне значимости α и числе степеней свободы (для остаточной суммы квадратов) и (для факторной суммы квадратов).

Коэффициенты эластичности для разных видов регрессионных моделей.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов измениться в среднем результат, если фактор изменится на 1%. В степенной функции параметр b является коэффициентом эластичности, в других функциях коэффициент эластичности зависит от значения фактора x.
,где - первая производная, характеризующая соотношение прироста результата и фактора для соответствующей формы связи.





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2016-07-29; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 2769 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Победа - это еще не все, все - это постоянное желание побеждать. © Винс Ломбарди
==> читать все изречения...

2277 - | 2100 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.011 с.