Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов

Нажмите для полного просмотра!

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №2

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №3

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №4

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №5

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №6

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №7

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №8

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №9

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №10

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №11

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №12

Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов, слайд №13

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Эконометрика. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t-тестов. Доклад-сообщение содержит 13 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

3. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t- тестов 3. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции с помощью F и t- тестов (первая часть РГР)

Слайд 2

Описание слайда:

Слайд 3

Описание слайда:

Имеем уравнение ПЛР: Y = 55,9 + 0,45X где: 0,45 – коэффициент регрессии означает, что при увеличении признака Х на 1% изменение результирующего признака У в среднем составит рост на 0,45%, т.к. имеет место сильная прямая линейная связь между темпом роста валового внутреннего продукта РФ (ВВП) - Y и темпом роста капитальных вложений в основные фонды РФ (КВОФ) – X.

Слайд 4

Описание слайда:

3. Оценим качество УПЛР и значимость его коэффициентов 3.1. Для оценки качества линейной регрессии рассчитаем коэффициент детерминации алгебраически: R2 = r2 = (0,97 )2 =0,94 статистически R2 = 0,93 Вывод: Коэффициент детерминации показывает, что 93 % различий в объеме ВВП по годам объясняется вариацией капиталовложений - Х , а оставшиеся 7 % объясняются другими неучтенными факторами.

Слайд 5

Описание слайда:

3.2. Охарактеризуем статистическую надежность результатов регрессионного анализа с помощью F-критерия (F-mecm) на уровне значимости 0,05:

Слайд 6

Описание слайда:

3.3. Оценим значимость коэффициентов регрессии и корреляции с помощью t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,05 ( с расчетом доверительных интервалов каждого из показателей). Также выдвигается гипотеза Н0 о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Оценка значимости параметров (коэффициентов) регрессии и коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки m:

Слайд 7

Описание слайда:

Случайные ошибки – m - параметров линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:

Слайд 8

Описание слайда:

Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики, принимаем или отвергаем гипотезу Hо: Сравнивая фактическое и критическое (табличное) значения t-статистики, принимаем или отвергаем гипотезу Hо: Если tтабл < tфакт, то Н0 отклоняется, т.е. a, b и rху не случайно отличаются от нуля и сформировались под влиянием систематически действующего фактора х. Если tтабл > tфакт, то гипотеза H0 не отклоняется и признается случайная природа формирования a, b или rху. Принимаем уровень значимости 0,05, степень свободы 10. Тогда для данного примера (слайд 2): tтабл = 2,2281(для всех параметров!) Расчет ( с продолжением таблицы данных) фактических статистик дает: tфакт a = tфакт b = tфакт r =

Слайд 9

Описание слайда:

3.4 Далее рассчитываем доверительный интервал для каждого параметра УПЛР 3.4 Далее рассчитываем доверительный интервал для каждого параметра УПЛР определяем предельную ошибку для каждого параметра:

Слайд 10

Описание слайда:

4. Определение 4. Определение прогнозного значения У с помощью УПЛР и проверка ошибки

Слайд 11

Описание слайда:

В итоге определяется прогнозное значение Ур путем подстановки в уравнение регрессии Ур =а + вХ соответствующего (прогнозного) значения Хр. В итоге определяется прогнозное значение Ур путем подстановки в уравнение регрессии Ур =а + вХ соответствующего (прогнозного) значения Хр. Средняя стандартная ошибка прогноза рассчитывается по формуле: