2017-12-16
676
План лекции:
1. Понятие множественной регрессии.
2. Построение модели множественной регрессии.
3. Выбор формы уравнения регрессии.
4. Оценка параметров модели. Метод наименьших квадратов.
5. Стандартизированные коэффициенты регрессии.
6. Проверка качества уравнения регрессии.
7. Частная корреляция. Коэффициенты частной корреляции.
Понятие множественной регрессии.
Множественная регрессия применяется в ситуациях, когда из множества факторов, влияющих на результативный признак, нельзя выделить один доминирующий фактор и необходимо учитывать влияние нескольких факторов. Например, объем выпуска продукции определяется величиной основных и оборотных средств, численностью персонала, уровнем менеджмента и т. д., уровень спроса зависит не только от цены, но и от имеющихся у населения денежных средств.
Основная цель множественной регрессии – построить модель с несколькими факторами и определить при этом влияние каждого фактора в отдельности, а также их совместное воздействие на изучаемый показатель.
Таким образом, множественная регрессия – это уравнение связи с несколькими независимыми переменными:
