Оцінка параметрів регресійної моделі. Аналіз якості та статистичної значущості моделі за допомогою методу найменших квадратів. Особливості оцінки стандартизованих регресійних коефіцієнтів та значущості усієї моделі в цілому за допомогою F-тесту.
1.Оцінки параметрів лінійної регресії знайдемо за допомогою МНК регресійний статистичний тест модельЗміна величини k-го регресора на одиницю при інших рівних умовах призведе до зміни регресанда на одиниць. Тобто, збільшення ціни одиниці товару на одну грн., при інших рівних умовах, призведе до збільшення попиту на товар на 1,69 тис. грн. в місяць, а збільшення доходу споживача на одну тис. грн. в місяць, при інших рівних умовах, призведе до зменшення попиту на товар на 8,60 тис. грн. в місяць. Оскільки ¦1,14¦<¦-1,20¦, то можна зробити висновок, що дохід споживача в 1,05 разів більше впливає на зміну попиту, ніж зміна ціни одиниці товару. Для визначення ступеня впливу регресора на регресанд без врахування одиниць їх виміру використовується коефіцієнт еластичності: Зміст коефіцієнта еластичності: якщо за інших рівних умов k-й регресор зміниться на один відсоток, то регресанд внаслідок цього зміниться на відсотків. Якщо за інших рівних умов ціна одиниці товару збільшиться на 1%, то попит зросте на 0,79% в місяць, а якщо дохід споживача, за інших рівних умов, збільшиться на 1%, то попит зменшиться на 0,78 % в місяць.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
