Расчет линейного коэффициента парной корреляции, средней ошибки аппроксимации. Оценка статистической надежности уравнения регрессии и коэффициента детерминации с помощью критерия Фишера. Построение систем эконометрических уравнений, их приведенная форма.
При низкой оригинальности работы "Парная регрессия и корреляция, множественная регрессия и корреляция, структурная и приведенная формы модели", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Следовательно, включение в модель фактора после того, как в модель включен фактор статистически нецелесообразно: прирост факторной дисперсии за счет дополнительного признака оказывается незначительным, несущественным; фактор включать в уравнение после фактора не следует. Если зависимая переменная одного уравнения выступает в виде фактора в другом уравнении, то исследователь может строить модель в виде системы рекурсивных уравнений: (3.2) Приведенная форма модели представляет собой систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных: (3.4) корреляция регрессия фишер эконометрический уравнение где - коэффициенты приведенной формы модели, - остаточная величина для приведенной формы. Чтобы уравнение было идентифицируемо, необходимо, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного. Если обозначить число эндогенных переменных в-м уравнении системы через , а число экзогенных (предопределенных) переменных, которые содержатся в системе, но не входят в данное уравнение, - через , то условие идентифицируемости модели может быть записано в виде следующего счетного правила: Таблица 4.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
